ValueError: Ошибка при проверке цели: ожидалось, что плотный_20 будет иметь форму (4,), но получил массив с формой (3,)

Question

Я прочитал другое переполнение стека, но это не удовлетворило мою проблему. Я занимаюсь локализацией объекта и ожидаю, что моя модель выдаст четыре результата: x1, y1, x2, y2 для ограничивающей рамки. Но он продолжает показывать мне ошибку значения. Что-то не так с моей моделью или мои наборы данных неправильные? модель:

model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32,(3,3),padding = 'same' ,activation = 'relu', input_shape= (image_width,image_height,image_channels)),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2)),
keras.layers.Dropout(0.25),
keras.layers.Conv2D(64,(3,3),padding = 'same',activation = 'relu'),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2)),
keras.layers.Dropout(0.25),
keras.layers.Conv2D(64,(3,3),padding = "same",activation = 'relu'),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2)),
keras.layers.Dropout(0.25),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(256, activation = 'relu'),
keras.layers.Dropout(0.25),
keras.layers.Dense(4,activation="relu")
])
model.compile(loss="mse", optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

генератор данных для обучения и проверки:

train_datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range = 15,
rescale = 1./255,
shear_range = 0.1,
zoom_range = 0.2,
horizontal_flip = True,
width_shift_range = 0.1,
height_shift_range = 0.1
)
train_generator = train_datagen.flow_from_dataframe(
dataframe = train_df,
directory = "/mydrive/Object-Classification-and-Localization-with-TensorFlow-master/training_images",
x_col = 'filename',
y_col = 'name',
target_size = (128,128),
class_mode = 'categorical',
batch_size = batch_size
)
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)
validation_generator = validation_datagen.flow_from_dataframe(
dataframe = validate_df,
directory = "/mydrive/Object-Classification-and-Localization-with-TensorFlow-master/training_images",
x_col = 'filename',
y_col = 'name',
target_size = (128,128),
class_mode = 'categorical',
batch_size = batch_size
)

формат набора данных (общая форма фрейма данных = (1488,9)):

    filename        width   height  depth   name    xmin    ymin    xmax    ymax
    cucumber_1.jpg  227      227     3     cucumber  23      42      206    199