相关疑难解决方法(0)

我试图了解该Flatten功能在Keras中的作用.下面是我的代码,这是一个简单的双层网络.它接收形状(3,2)的二维数据,并输出形状(1,4)的1维数据:

model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(4))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD')

x = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]])

y = model.predict(x)

print y.shape

这打印出y形状(1,4).但是,如果我删除该Flatten行,则打印出y具有形状(1,3,4)的行.

我不明白这一点.根据我对神经网络的理解,该model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2)))功能正在创建一个隐藏的全连接层,具有16个节点.这些节点中的每一个都连接到3x2输入元件中的每一个.因此,该第一层输出处的16个节点已经"平坦".因此,第一层的输出形状应为(1,16).然后,第二层将其作为输入,并输出形状(1,4)的数据.

因此,如果第一层的输出已经是"平坦的"和形状(1,16),为什么我需要进一步压平它？

谢谢!