De foutmelding "ValueError: Shapes (None, 28, 28, 1) en (None, 784) zijn incompatibel" wijst erop dat er een mismatch is tussen de vorm van de invoerdata en de verwachte invoer van het model of tussen de output van een laag en de input van de volgende laag. Mogelijke oorzaken en oplossingen: 1. **Vorm van de inputdata:** - Zorg dat de data die je aan het model voert de juiste vorm heeft: `(None, 28, 28, 1)` voor grijswaarden afbeeldingen van 28x28 pixels. - Als je bijvoorbeeld de data hebt als `(None, 784)`, moet je deze eerst reshapen naar `(None, 28, 28, 1)`. 2. **Modeldefinitie:** - Als je een dense laag hebt die de vorm `(None, 784)` verwacht, maar je voert `(None, 28, 28, 1)` in, moet je de data vooraf flattenen voordat je de dense laag toevoegt. - Bijvoorbeeld: ```python model.add(Flatten()) ``` vóór de dense lagen. 3. **Verwachting van de outputlaag:** - Als je bijvoorbeeld classificatie doet met 10 klassen, moet de laatste dense laag 10 units hebben en geen shape `(None, 784)`. 4. **Controleer de gegevens preprocessing:** - Als je de data hebt genormaliseerd of gereshaped, zorg dat dit consistent gebeurt vóór het trainen. - Bijvoorbeeld: ```python x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) ``` **Aanbevolen stappen:** - Voeg een `Flatten()` laag toe direct na de convolutionele lagen als je daarna dense lagen hebt die 1D-vectoren verwachten. - Controleer dat de input data de juiste vorm heeft vóór het model. - Bekijk je modeldefinitie en zorg dat de shapes logisch aansluiten. **Kort samengevat:** De fout ontstaat doordat de inputdata `(28, 28, 1)` niet wordt omgezet naar `(784)` voordat het door een dense laag gaat die deze vorm verwacht. Voeg een `Flatten()` laag toe vóór je dense lagen, en bevestig dat je data correct wordt gereshaped. Als je meer code deelt, kan ik specifiekere aanwijzingen geven!

De fout die je tegenkomt duidt op een vormcompatibiliteitsprobleem tussen je inputlaag en de eerste dense laag. Hier is de analyse en oplossing: **Oorzaak:** Je model verwacht waarschijnlijk een 2D input (28x28 pixels) maar je probeert het te voeden met 4D data (batch_size x 28 x 28 x 1). De dense lagen verwachten 1D input, dus je moet de feature maps "afvlakken" voordat ze de dense lagen bereiken. **Oplossing:** Voeg een `Flatten()` laag toe tussen je convolutionele lagen en de eerste dense laag: ```python model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.Flatten(), # Deze laag toevoegen! tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ``` **Alternatieve aanpak:** Als je expliciet de input vorm wilt specificeren: ```python model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1)), # ... rest van je lagen tf.keras.layers.Flatten(), # ... dense lagen ]) ``` **Controleer ook:** - Of je input data de juiste vorm heeft (moet (28, 28, 1) zijn voor elke sample) - Of je labels de juiste encoding hebben voor je output layer Probeer dit en laat me weten of het werkt!