Flatten操作详解 🔍🚀

在深度学习中，我们经常需要处理各种维度的数据，有时我们需要将多维数组转换为一维数组以简化计算或适应某些网络层的需求。这时，`Flatten`操作就显得尤为重要了。🌟

`Flatten`操作主要是将输入的多维张量展平成一个一维向量，而不会改变原始数据的实际值。这在卷积神经网络（CNN）中特别常见，通常是在卷积层和全连接层之间使用。通过这种操作，我们可以保持特征信息的同时，减少参数数量，提高模型训练效率。🔍

举个例子，如果你有一个形状为`(batch_size, height, width, channels)`的4D张量，经过`Flatten`操作后，其形状会变成`(batch_size, height width channels)`。这样不仅简化了后续全连接层的输入，还提高了模型的泛化能力。💡

总之，`Flatten`操作是深度学习中一个简单但非常实用的技术，它帮助我们在不同类型的神经网络层之间建立有效的连接。掌握了这一技巧，你就能更好地理解和构建复杂的深度学习模型啦！🎉

深度学习 Flatten 神经网络