Вопрос или проблема
Мое резюме модели:
Слой (тип) Форма выхода Кол-во параметров
=================================================================
conv2d_1 (Conv2D) (None, 62, 62, 32) 896
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 31, 31, 32) 0
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) (None, 29, 29, 32) 9248
_________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 32) 0
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten) (None, 6272) 0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 128) 802944
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 4) 516
В то время как я переобучаю эту модель, используя приведенную ниже функцию:
Я сталкиваюсь с этой ошибкой:
ValueError: Input 0 is incompatible with layer flatten_1: expected min_ndim=3, found ndim=2
Причина этой ошибки в том, что вы пытаетесь расплющить уже плоский слой. Выход вашей модели – (batch_size, 4), который не может быть расплющен дальше. Чтобы просто исправить ошибку, удалите слой расплющивания из вашего кода.
Однако при тонкой настройке предобученной модели, вам сначала следует удалить верхние слои этой модели перед добавлением своих. Причина в том, что эти слои обучены для классификации по задаче, отличной от вашей.
На вашем месте я бы удалил последние два слоя вашей предобученной модели:
# код такой же, как раньше ...
x = model.layers[-3].output # Выход слоя расплющивания
# не добавляйте расплющивание снова
for fc in fc_layers:
x = Dense(fc, activation='relu')(x)
x = Dropout(dropout)(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
finetune_model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)
Ответ или решение
Ошибка, которую вы получили, возникает из-за несовпадения размерностей входных данных и ожидаемых выходных данных слоя Flatten вашей модели. Запись ValueError: Input 0 is incompatible with layer flatten_1: expected min_ndim=3, found ndim=2 указывает на то, что слой Flatten ожидает минимальное количество измерений, равное 3, что соответствует форматам данных, как правило, используемым для изображений (например, высота, ширина и количество каналов). Однако ваше входное значение имеет только 2 измерения.
Причины ошибки
Ваша модель имеет следующий вывод после слоя Flatten:
flatten_1 (Flatten) (None, 6272)
dense_1 (Dense) (None, 128)
dense_2 (Dense) (None, 4)Это говорит о том, что слой Flatten получает данные в виде 2D матриц размером (None, 6272), в то время как он должен получать 3D данные, содержащие как минимум высоту, ширину изображения и количество каналов.
Если вы получили выход (batch_size, 4) из dense_2, это уже указывает на то, что вы пытаетесь подать на выход модели данные, которые уже были представлены в сглаженном (или "выпрямленном") виде, что и вызывает ошибку.
Решение
Чтобы решить вашу проблему, вам необходимо убедиться, что вы не добавляете слой Flatten повторно, если он уже существует в модели. Наилучший подход для дообучения предобученной модели заключается в следующем:
-
Удаление верхних слоев: Для корректного дообучения вам требуется удалить слои, которые могли быть неподходящими для вашей задачи.
-
Обновление структуры модели: Используйте выход последнего слоя сверточной сети (например, перед слоем
Flatten) в качестве входа для добавления своих собственных слоев.
Пример исправленного кода:
# Импорт необходимых библиотек
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Dropout
# Вывод обозначает слой, до которого вы хотите дойти
x = model.layers[-3].output # Это будет выход Flatten слоя
# Не добавлять Flatten снова
fc_layers = [128] # Пример количества нейронов в полносвязном слое
dropout = 0.5 # Значение для Dropout
num_classes = 4 # Количество классов
for fc in fc_layers:
x = Dense(fc, activation='relu')(x)
x = Dropout(dropout)(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
finetune_model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)Заключение
Используя приведенные выше шаги, вы сможете успешно переобучить свою предобученную модель, исключив ошибку ValueError. Также учтите, что правильное форматирование и обработка ваших данных перед подачей на модель крайне важны, так как это может повлиять не только на обучение модели, но и на ее конечную производительность. Не забывайте регулярно проверять выходные размеры на каждом этапе построения модели, чтобы избежать подобных конфликтов в будущем.