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私はhttps://arxiv.org/abs/1610.01683で説明されている畳み込みネットワークを再現しようとしています。そのセットアップのmatlabで層のサイズを取得するCNN
概要：
しかし、私は別のフィルタからの結果を結合しようとすると、障害物に遭遇しているようです。 この論文では、20種類のフィルタリングされた1D信号が積み重ねられて一種のスペクトログラムが作成され、別の畳み込みレイヤーに供給される「スタッキング」レイヤーが作成されています。どのように1つは、MATLABで同様のことをするのですか？以下は、私が試したものである、と私は取得エラーメッセージ：
入力：
inputLayer=imageInputLayer([1 6000]);
c1=convolution2dLayer([1 200],20,'stride',1);
p1=maxPooling2dLayer([1 20],'stride',10);
c2=convolution2dLayer([20 30],400,'numChannels',20);
p2=maxPooling2dLayer([1 10],'stride',[1 2]);
f1=fullyConnectedLayer(500);
f2=fullyConnectedLayer(500);
s1=softmaxLayer;
outputLayer=classificationLayer;
convnet=[inputLayer; c1; p1; c2; p2; f1; f2; s1;outputLayer]
opts = trainingOptions('sgdm');
convnet = trainNetwork(allData',labels,convnet,opts);
出力：
convnet =
9x1 Layer array with layers:
1 '' Image Input 1x6000x1 images with 'zerocenter' normalization
2 '' Convolution 20 1x200 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0]
3 '' Max Pooling 1x20 max pooling with stride [10 10] and padding [0 0]
4 '' Convolution 400 20x30 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0]
5 '' Max Pooling 1x10 max pooling with stride [1 2] and padding [0 0]
6 '' Fully Connected 500 fully connected layer
7 '' Fully Connected 500 fully connected layer
8 '' Softmax softmax
9 '' Classification Output cross-entropy
Error using nnet.cnn.layer.Layer>iInferSize (line 261)
Layer 5 is expected to have a different size.
Error in nnet.cnn.layer.Layer.inferParameters (line 53)
layers = iInferSize(layers, i, inputSize);
Error in trainNetwork (line 61)
layers = nnet.cnn.layer.Layer.inferParameters(layers);
エラーメッセージが層5のためですが、私はそれが持っている疑いがあります「スタッキング」が行われるレイヤー4と関係がある。 考えますか？