keras cnn網絡中的​​預期輸出尺寸

Question

由於某種原因，我獲得了我的分類網絡的預期輸出尺寸。

該網絡具有形狀（45,5,3）

的18級的輸入和輸出是長度爲15的矢量 - 每個第三45.萃取類一個類來自145類的池。

我的網絡是這樣的：

#stride = 2 
#dim = 40 
#window_height = 5 
#splits = ((40-5)+1)/2 = 18 

kernel_number = int(math.ceil(splits)) 
list_of_input = [Input(shape = (45,5,3)) for i in range(splits)] 
list_of_conv_output = [] 
list_of_max_out = [] 
for i in range(splits): 
    list_of_conv_output.append(Conv2D(filters = kernel_number , kernel_size = (int(splits-3),3))(list_of_input[i])) 
    list_of_max_out.append((MaxPooling2D(pool_size=((2,2)))(list_of_conv_output[i]))) 

merge = keras.layers.concatenate(list_of_max_out) 
print merge.shape 
reshape = Reshape((15,324))(merge) 

dense1 = Dense(units = 1000, activation = 'relu', name = "dense_1")(reshape) 
dense2 = Dense(units = 1000, activation = 'relu', name = "dense_2")(dense1) 
dense3 = Dense(units = 145 , activation = 'softmax', name = "dense_3")(dense2) 
model = Model(inputs = list_of_input ,outputs = dense3) 

但由於某種原因，我會得到一個錯誤，當我通過我的輸出數據。 這是目前存儲爲numpy.ndarray形狀（16828,15）和我得到一個值錯誤，指出：

Error when checking model target: expected dense_3 to have 3 dimensions, but got array with shape (16828, 15) 

爲什麼預期的3暗淡，而不是2暗淡？

模型總結表明，輸出dim是（15,145），我也會期待？來自145個班級的15個班。或者這是不正確的？

模型彙總： https://pastebin.com/27YTQW2m

Answer 1

如果我糾正，model.output_shape是(None, 15, 145)和訓練時發出的數組形狀(16828, 15)。

在安裝之前，您可能需要將(16828, 15)擴展爲(16828, 15, 145)。