#keras #deep-learning #conv-neural-network
Вопрос:
Я заметил это при обучении CNN изображению в оттенках серого. Размеры изображения изменяются на (x,y,1). Я думал,что в этом не должно быть необходимости, но когда я пытаюсь использовать форму (x, y). Я получаю сообщение об ошибке
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 28, 28] Как я понимаю, единственная причина, по которой мы это делаем, заключается в том, что керас реализовал этот способ. Или для этого есть какая-то другая причина?
Комментарии:
1. 1-это количество каналов, изображения в серой шкале имеют только один канал, изображения RGB имеют 3 канала, просто изучите, что такое канал
Ответ №1:
Входная форма Conv2D слоя в керасе такова: batch_size (rows, cols, channels) . Таким образом, слой ожидает количество каналов в качестве конечной входной формы, которое равно 1 для изображения в оттенках серого. Для изображений RGB это будет 3.