python - 多層パーセプトロンの Keras 正しい入力形状

Question

keras で基本的な MLP の例を作成しようとしています。入力データには shape がtrain_data.shape = (2000,75,75)あり、テスト データには shape がありtest_data.shape = (500,75,75)ます。2000と500は学習データとテスト データのサンプル数です (つまり、データの形状は ですが(75,75)、学習データとテスト データは 2000 個と 500 個あります)。出力には 2 つのクラスが必要です。

input_shapeネットワークの最初の層のパラメーターに使用する値がわかりません。keras リポジトリの mnist の例のコードを使用して、(更新しました):

from six.moves    import cPickle
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.utils  import np_utils
from keras.optimizers import RMSprop

# Globals
NUM_CLASSES = 2
NUM_EPOCHS  = 10
BATCH_SIZE  = 250

def loadData():
    fData = open('data.pkl','rb')
    fLabels = open('labels.pkl','rb')
    data = cPickle.load(fData)
    labels = cPickle.load(fLabels)

    train_data = data[0:2000]
    train_labels = labels[0:2000]
    test_data = data[2000:]
    test_labels = labels[2000:]
    return (train_data, train_labels, test_data, test_labels)

# Load data and corresponding labels for model
train_data, train_labels, test_data, test_labels = loadData()

train_labels = np_utils.to_categorical(train_labels, NUM_CLASSES)
test_labels  = np_utils.to_categorical(test_labels, NUM_CLASSES)

print(train_data.shape)
print(test_data.shape)

model = Sequential()
model.add(Dense(512, input_shape=(5625,)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(2))
model.add(Activation('softmax'))

model.summary()

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), 
                    batch_size=BATCH_SIZE, nb_epoch=NUM_EPOCHS,
                    verbose=1)
score = model.evaluate(test_data, test_labels, verbose=0)
print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

は562575 * 75 です (MNIST の例をエミュレートします)。私が得るエラーは次のとおりです。

Error when checking model input: expected dense_input_1 to have 2 dimensions, but got array with shape (2000, 75, 75)

何か案は？