畳み込み層と lstm 層の間の接続に問題があります。データの形状は (75,5) で、時間ステップごとに 75 時間ステップ x 5 データ ポイントがあります。私がやりたいことは、（75x5）で畳み込みを行い、新しい畳み込み（75x5）データを取得し、そのデータをlstmレイヤーにフィードすることです。ただし、畳み込み層の出力の形状には、必要のないフィルターの数があるため、機能しません。したがって、畳み込み層の出力の形状は (1,75,5) であり、lstm 層に必要な入力は (75,5) です。最初のフィルターを取得するにはどうすればよいですか。
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(1, 5,5,border_mode='same',input_shape=(1,75, 5)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(LSTM(75, return_sequences=False, input_shape=(75, 5)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')
そして、これは出てくるエラーです：
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/recurrent.py", line 378, in __init__
super(LSTM, self).__init__(**kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/recurrent.py", line 97, in __init__
super(Recurrent, self).__init__(**kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/core.py", line 43, in __init__
self.set_input_shape((None,) + tuple(kwargs['input_shape']))
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/keras/layers/core.py", line 138, in set_input_shape
', was provided with input shape ' + str(input_shape))
Exception: Invalid input shape - Layer expects input ndim=3, was provided with input shape (None, 1, 75, 5)