我想将ConvLSTM和Conv2D的输出传递给Keras中的Dense Layer,使用全局平均池和flatten之间的区别是两者都适用于我的情况.
model.add(ConvLSTM2D(filters=256,kernel_size=(3,3)))
model.add(Flatten())
# or model.add(GlobalAveragePooling2D())
model.add(Dense(256,activation='relu'))
我已经编写了 keras 神经网络来训练序列。在 keras 中选择 LSTM 单元是否取决于序列的长度？
我存储的numpy数组包含一个图像.图像的大小为23.4 KB,但.npy文件的大小为4 MB
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array
image=load_img('image.JPEG')
array=img_to_array(image)
np.save('sample.npy',array)
据我所知，输入元组从卷积块进入。所以如果我们想改变 input_tuple 的形状，修改卷积是有意义的。为什么我们需要 include_top=False 并删除最后的全连接层？
另一方面，如果我们有不同数量的类，Keras 可以选择使用 no_of_classes 更改 softmax 层
我知道我是这里缺少某些东西的人。请帮我
示例：对于 Inception Resnet V2
input_shape：可选形状元组，仅在 include_top 为 False 时指定（否则输入形状必须为 (299, 299, 3)（使用 'channels_last' 数据格式）或 (3, 299, 299)（使用 'channels_first' data format). 它应该正好有3个输入通道，宽度和高度应该不小于139。例如(150, 150, 3) 将是一个有效值。
include_top：是否包含网络顶部的全连接层。