如何调整Keras模型的输出尺寸？

调整Keras模型的输出尺寸可以通过以下几种方法实现：

1. 添加全局平均池化层（Global Average Pooling）：全局平均池化层可以将输入特征图的尺寸转换为固定大小，不受输入大小的影响。这对于将卷积神经网络（CNN）用于分类任务非常有用。在Keras中，可以使用GlobalAveragePooling2D层来实现。这个层将特征图的尺寸平均化，生成一个固定大小的向量作为输出。
2. 添加全局最大池化层（Global Max Pooling）：全局最大池化层与全局平均池化层类似，但是它会返回特征图中的最大值而不是平均值。同样地，在Keras中可以使用GlobalMaxPooling2D层来实现。
3. 添加全连接层（Fully Connected Layer）：如果希望将输出尺寸调整为特定的大小，可以添加全连接层。全连接层将接收上一层的输出，并将其转换为特定大小的向量。在Keras中，可以使用Dense层来添加全连接层。

需要注意的是，在调整输出尺寸之前，需要确保模型的输入尺寸与目标输出尺寸相兼容。如果输入尺寸与目标输出尺寸不匹配，可以考虑在模型中添加适当的卷积层或池化层来进行调整。

举个例子，假设我们有一个卷积神经网络模型，并希望将其输出尺寸调整为(64, 64, 3)。可以按照以下步骤进行调整：

1. 在模型的最后一层之前添加一个全局平均池化层：model.add(GlobalAveragePooling2D())。
2. 添加一个全连接层，将输出尺寸调整为(64, 64, 3)：model.add(Dense(64*64*3, activation='relu'))。

这样，模型的输出尺寸就会被调整为(64, 64, 3)。

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