深度學習中Flatten層的作用

flatten層用來將輸入「壓平」，即把多維的輸入一維化，常用在從卷積層到全連線層的過渡。flatten不影響batch的大小。

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now：model.output_shape==(none,64,32,32)
model.add(flatten())
#now: model.output_shape==(none,65536)

flatten層的實現在keras.layers.core.flatten()類中。

作用：

flatten層用來將輸入「壓平」，即把多維的輸入一維化，常用在從卷積層到全連線層的過渡。flatten不影響batch的大小。

例子：

from keras.models import sequential

from keras.layers.core import flatten
from keras.layers.convolutional import convolution2d
from keras.utils.vis_utils import plot_model
model = sequential()
model.add(convolution2d(64,3,3,border_mode="same",input_shape=(3,32,32)))
# now：model.output_shape==(none,64,32,32)
model.add(flatten())
# now: model.output_shape==(none,65536)
plot_model(model, to_file='flatten.png', show_shapes=true)

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