根据我对CNN的理解，Flatten用于从2D到1D，以便您可以使用Dense图层执行分类。同样，根据我的理解，展平会导致滤镜尺寸乘以滤镜数量。
为什么在展平之后，第一密集层不必具有与展平结果相同的尺寸（这将是滤光片*滤光片的暗淡程度）？ CNN中第一个密集层的节点少于或小于扁平化节点的CNN都可以使用，但我不知道为什么。不应该拼合为您提供密集层的输入吗？
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Flatten实际上确实将您的输出展平为一维。
但是，它送入的密集层可以是任何大小。密集层中神经元的数量不取决于它们接收的输入数量。这是传统神经网络（多层感知器）的功能，与事先的卷积操作或层无关。
网络中完全连接的部分（密集层所在）的设计没有确定的解决方案，但是可以遵循rules-of-thumb。