当我将GlobalAveragePooling2D用作权重时，来自Keras中conv_layer之类的conv_layer的另一个中间结果的倍数。
发生错误：4D数组形状[样本，高度，宽度，通道]转换为2D数组形状[样本，通道]，因此在执行4D多个2D操作时，会导致调暗错误不匹配。
我的问题：我的解决方案是使用reshape ops，但我不知道它是否会对反向传播产生影响，我想知道是否还有其他解决方案或params keepdims=True解决。
任何帮助将不胜感激。在此先感谢：D
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只需通过Lambda层编写您自己的版本。这是一个：
MyGlobalAverage2D = Lambda(lambda: t4d: K.mean(t4d, axis=(1,2), keepdims=True), name='GlobalAverage2D' )