python - VGG16 训练新数据集 : Why VGG16 needs label to have shape (None, 2,2,10) 以及如何使用此网络训练 mnist 数据集？

Question

我试图在 VGG16 网络上训练 CIFAR10 和 MNIST 数据集。在我的第一次尝试中，我收到一个错误，指出 input_2 (标签)的形状必须是 (None,2,2,10)。这个结构在 2x2x10 数组中保存什么信息，因为我希望 input_2 具有形状(无，10)(我的两个数据集中都有 10 个类)。我尝试将标签的尺寸从 (None,10) 扩展到 (None,2,2,10)。但我确信这不是正确的方法，因为我获得的精度非常低(大约 0.09)

(我使用的是keras，Python3.5)

Answer 1

精度低是由于图层问题造成的。我刚刚修改了我的网络并获得了 0.7496 的准确度。