У меня есть 3D входной набор данных.Размеры (24,80,42).80 количество временных шагов или образцов.Каждый временной шаг имеет 24 объекта, и каждому объекту присваивается 42 объекта.Как я могу дать это в качестве входных данных для обычной нейронной сети прямой связи?Я уже получил результаты с LSTM.
Это ошибка, которую я получаю.Я не знаю, как изменить форму данных для ввода в качестве входных данных.
ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что dens_3_input имеет 3 измерения, но получил массив с формой (1920, 42)
input_shape = (80,24,42)
network = models.Sequential()
# Add fully connected layer with a ReLU activation function
network.add(layers.Dense(units=42, activation='relu',
input_shape=input_shape))
# Add fully connected layer with a ReLU activation function
network.add(layers.Dense(units=42, activation='relu'))
# Add fully connected layer with no activation function
network.add(layers.Dense(units=24))
network.summary()
Это правильно?
Слой (тип) Выходная форма Параметр #
density_25 (Плотный) (Нет, 80, 24, 42) 1806
плотность_26 (плотность) (нет, 80, 24, 42) 1806
плотность_27 (плотность) (нет, 80, 24, 24) 1032
Всего параметров:4644 обучаемых параметра: 4664 необучаемых параметра: 0