VGG Kerasでの寸法の不一致

Question

KerasでVGGモデルを作成します。

が、次のエラー、4次元を有すること

期待lstm_input_2を表示するが、形状（60000、10）を持つ配列を持っ

Iは、次のシーケンシャルモデルを作成しました。

model = Sequential() 
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(3, 3), 
       padding='same', 
       input_shape=input_shape)) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')) 
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')) 
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Dense(50, activation='relu')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(num_classes)) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Activation('softmax')) 

このエラーがなぜ発生したのか教えてください。

Answer 1

あなただけのようにように平坦化層を追加する必要があります。

… 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

model.add(Flatten()) # <-- this layer is missing in your code 

model.add(Dense(50, activation='relu')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(num_classes)) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Activation('softmax')) 
… 

これは、あなたの緻密層に供給することができますよりも、1次元形状にあなたの最後の2D層（MaxPooling2D）に変換します。