JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Часть II • Введение в TensorFlow.js
Код слоя схлопывания прост, его конструктор не требует параметров:
model.add(tf.layers.flatten());
Слой схлопывания «сплющивает» многомерный тензор в одномерный с со­
хранением общего числа элементов. В нашем случае трехмерный тензор фор­
мы 
[3,
3,
32]
схлопывается в одномерный тензор формы 
[288]
(без измерения 
батчей). Сразу возникает вопрос относительно этой операции «сплющивания»: 
как упорядочить элементы схлопнутого одномерного тензора, ведь в исходном 
трехмерном пространстве отсутствует какая­либо внутренняя упорядоченность. 
Ответ: мы упорядочиваем элементы таким образом, чтобы при обходе по порядку 
элементов схлопнутого одномерного тензора быстрее всего менялся последний 
соответствующий исходный индекс (из трехмерного тензора), предпоследний 
менялся вторым по скорости, а первый индекс менялся медленнее всего. Все это 
проиллюстрировано на рис. 4.7.
Рис. 4.7.
Как работает слой схлопывания. Предполагается, что входной тензор — трехмерный. 
Ради простоты возьмем небольшой размер всех измерений — 2. Индексы элементов показаны 
на «лицевой» стороне кубов, представляющих элементы. Слой схлопывания преобразует 
трехмерный тензор в одномерный с сохранением общего числа элементов. Упорядочение 
элементов в схлопнутом одномерном тензоре таково, что при обходе по порядку элементов 
выходного одномерного тензора быстрее всего меняется соответствующее последнее 
измерение исходного тензора
Какой цели служит слой схлопывания в нашей сверточной сети? Он готовит 
почву для последующих плотных слоев. Как мы узнали из глав 2 и 3, плотный слой 
обычно получает одномерный тензор (не считая измерения батчей) в качестве вход­
ного сигнала в соответствии с принципами его работы (см. подраздел 2.1.4).

---