Почему Keras не принимает функцию потерь mse?

Question

[Andrei1penguin1]

Доброго времени суток, есть задача детектирования объекта на изображении, соответственно, модель заканчивается слоем
Dense(4, activation="sigmoid")
Компилируется следующим образом:
model.compile(optimizer="rmsprop", loss="mse")
Но при попытке обучить её выскакивает следующая ошибка:
ValueError: A target array with shape (25, 200, 200, 3) was passed for an output of shape (None, 4) while using as loss `mean_squared_error`. This loss expects targets to have the same shape as the output.
Подскажите пожалуйста, как это можно исправить?

Comments

[longclaps]

Он ответил тебе: "кикабле-кикабле-кикабле-ку!" Отнесись к его мнению с надлежащим уважением, а затем попробуй снова подпихнуть свой нерабочий вариант - авось прокатит.

[Andrei1penguin1]

longclaps, может mse просто для многоцелевой регрессии не подходит?
Хотя в Гугле много людей ограничивающую коробку реализовывали именно с mse

[longclaps]

Andrei1penguin1, мой друг, Keras конкретно указал, что его не устраивает. Вы могли бы хоть с помощью гугл-транслейт осознать это неприятие - но вы, как та мартышка, продолжаете трясти дерево.
Удачи вам в этом начинании.

[Andrei1penguin1]

Да, я вижу, что размерность входа и выхода не совпадает
Но ведь это очевидно—что размерность изображения не будет совпадать с размерностью выхода

[longclaps]

Andrei1penguin1, как это горько - когда твой фреймворк тебя не понимает.