Соединение слоя Flatten со слоем Dense

Вопрос или проблема

model = Sequential()


model.add(Embedding(input_dim = vocab_len, output_dim=emb_dim, trainable = False))
model.add(Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True)))
model.add(Dropout(.2))
model.add(LSTM(100, return_sequences=True))
model.add(Dropout(.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(60))
model.add(Dense(6, activation = 'softmax'))

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate = 0.01)
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer=optimizer, metrics=['acucracy'])

Ответ или решение

Для решения вашей задачи с нейронной сетью и правильным подключением слоя Flatten к слою Dense, давайте разберем структуру вашей модели и причины возникновения ошибок, с которыми вы столкнулись.

Проблема и ее решение

Вы столкнулись с ошибкой ValueError: The last dimension of the inputs to a Dense layer should be defined. Found None. Full input shape received: (None, None), которая возникла, потому что выходы ваших рекуррентных слоев (LSTM, BiLSTM) имеют форму (None, None) (где None указывает на форму входа, что означает, что размер может быть неопределенным). Это происходит, когда вы задаете return_sequences=True в LSTM, и последующий слой не может получить фиксированное значение для последнего измерения.

Решение с использованием Flatten

Чтобы подключить слой Flatten к слою Dense, вам нужно убедиться, что выходы предыдущих слоев имеют стабильное количество измерений. В вашем случае это можно сделать следующим образом:

1. Убедитесь, что последний LSTM слой возвращает последовательность, если это необходимо. Если вам нужен только последний шаг, измените return_sequences на False.
2. Примените Flatten слой, который преобразует многомерный выход в одномерный.
3. Подключите Dense слой к выходу Flatten.

Конкретный код может выглядеть следующим образом:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Bidirectional, Dropout, Flatten, Dense
import tensorflow as tf

model = Sequential()

# Шаг 1: Добавляем Embedding слой
model.add(Embedding(input_dim=vocab_len, output_dim=emb_dim, trainable=False))

# Шаг 2: Добавляем Bidirectional LSTM
model.add(Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.2))

# Шаг 3: Добавляем LSTM (можно использовать return_sequences=False, если нужно только одно значение)
model.add(LSTM(100, return_sequences=False))  # Изменено на False, чтобы получить фиксированный выход
model.add(Dropout(0.2))

# Шаг 4: Применяем Flatten (можно даже пропустить его, если return_sequences=False, так как выход будет 1D)
model.add(Flatten())  # Этот слой можно оставить, но выход будет уже одномерным из LSTM.

# Шаг 5: Подключаем Dense слои
model.add(Dense(60, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='softmax'))  # Для классификации на 6 классов

# Компилируем модель
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

# Просмотр структуры модели
model.summary()

Объяснение изменений

1. return_sequences=False: Предоставляет выходы в необходимом формате для слоя Dense. Это означает, что теперь вы получаете только последнее состояние LSTM как выход, что проще для подключения к слою Dense.

2. Flatten: Если выход LSTM – одно измерение (например, (None, 100)), то применение Flatten не обязательно. Однако оставив его, вы упростите процесс для более сложных структур с несколькими измерениями.

3. Модернизация активации: Во втором Dense слое добавлена активация relu на первом слое Dense, чтобы лучше обрабатывать нелинейности.

С этими изменениями ваша модель должна корректно обучаться и избегать ошибок, связанных с формами входных/выходных данных.