深度学习中Flatten层的作用 📘🔍

在深度学习模型的设计过程中，我们常常会遇到一个非常重要的组件——Flatten层。这个小小的层，在神经网络结构中扮演着至关重要的角色。当输入数据具有多维形状时（如图像），Flatten层的作用就是将这些多维数据扁平化，转化为一维向量。这样做的好处是能够简化后续全连接层的处理流程，使其更容易地进行矩阵运算，从而提高计算效率。例如，当我们处理一张28x28像素的灰度图像时，Flatten层会将其从三维张量（28, 28, 1）转换成一维数组（784,）。这使得图像可以被输入到全连接层中，进一步进行特征提取和分类等任务。因此，Flatten层是连接卷积层与全连接层之间的桥梁，它的重要性不容忽视。通过合理使用Flatten层，我们可以构建出更加高效且准确的深度学习模型。🚀✨