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cnn中核大小与输入大小的关系

convolution deep-learning keras machine-learning

Neabfi · 技术社区 · 6 年前

我在Keras有一个conv1d层,内核大小为3,步幅长度为1。当我试图处理输入大小为5时,出现了以下错误,但所有操作都在输入大小为6时工作。

InvalidArgumentError (see above for traceback): Computed output size would be negative:
-1 [input_size: 0, effective_filter_size: 3, stride: 1]

我认为3号内核至少需要3号的输入。

编辑:这是模型,输入大小是可变的,我遇到的问题是输入大小为5。

model = Sequential()
model.add(Conv1D(
    input_shape=(None, 4),
    filters=64,
    kernel_size=3,
    activation='relu'))
model.add(Conv1D(
    filters=32,
    kernel_size=3,
    activation='relu'))
model.add(Conv1D(
    filters=16,
    kernel_size=2,
    activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(number_of_classes))
model.add(Softmax(axis=-1))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

1 回复 | 直到 6 年前

Se7eN 6 年前

要确保输出功能映射的大小与输入功能映射的大小相同,必须使用“相同”填充填充输入。

model.add(Conv1D(
    input_shape=(None, 4),
    filters=64,
    kernel_size=3,
    activation='relu',
    padding='same'))

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