Flatten Layer 2D

Bu fonksiyon bloğu, çok boyutlu bir şekilden gelen giriş verilerini tek boyutlu bir vektöre düzleştirmek için tasarlanmıştır; genellikle Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) gibi AI modellerinin mimarisinde kullanılır.

📥 Girdiler

Bu fonksiyon bloğu herhangi bir açık girdi kabul etmez. Genellikle, gelen tensör verilerini işlediği daha büyük bir model bağlamında kullanılır.

📤 Çıktılar

Bu fonksiyon bloğu doğrudan çıktı üretmez, ancak verilerin yapısını AI modelindeki sonraki katmanlar için değiştirir.

🕹️ Kontroller

Bu blok, daha büyük AI modeliyle entegrasyona dayalı olarak otomatik çalıştığı için kullanıcı tarafından yapılandırılabilir kontroller içermez.

🎨 Özellikler

Data Transformation Blok, çok boyutlu girdi tensörlerini düz, tek boyutlu bir formata dönüştürerek, sinir ağının yoğun katmanlarına beslenmek için uygun hale getirir.

📝 Kullanım Talimatları

1. Modelinize Bloğu Ekleyin: Giriş verilerini çok boyuttan tek boyutlu hale getirmek istediğiniz yerlerde düzleştirme katmanını AI model mimarinize yerleştirin.

2. Önceki Katmana Bağlayın: Bloğun, çok boyutlu veri üreten önceki katmana, örneğin bir konvolüsyon veya havuzlama katmanına bağlı olduğundan emin olun.

3. Model Eğitimi veya Çıkarım: Modelle entegre edildikten sonra, gerekirse eğitim veya çıkarım süreçlerine devam edin.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu gelen çok boyutlu verileri düzleştirerek tek boyutlu bir dizi haline getirir ve bu sayede AI modellerindeki yoğun katmanlarla uyumluluğu sağlar.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Şekil Dönüşümünü Anlayın

Düzleştirme işleminden önce ve sonra verilerinizin nasıl şekillendirilmesi gerektiğini anladığınızdan emin olun, özellikle modelinizdeki sonraki katmanları yapılandırırken.

🛠️ Sorun Giderme

Uyumsuz Boyut Hatası

Bu bloğu entegre ederken boyutlarla ilgili hatalarla karşılaşırsanız, önceki katmanın çıktı şeklinin düzleştirme işlemiyle uyumlu olduğundan emin olun.