错误使用 trainNetwork 无效网络。 出错 train_EEGNet (第 45 行) net = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), layers, options); 原因: 层 'ConvLayer1': Invalid input data. The number of channels of the input data (1) must match the layer's expected number of channels (16).
时间: 2024-02-05 22:02:38 浏览: 32
根据错误提示,层 'ConvLayer1' 报错,原因是输入数据的通道数与该层期望的通道数不匹配。这种情况通常是由于输入数据的大小与网络结构不匹配引起的。
你需要检查输入数据 `X_train` 的大小和通道数是否与网络结构匹配。如果你的数据是单通道的,那么你需要在网络结构中指定输入数据的通道数为 1。例如,在 EEGNet 网络中,第一层的输入应该是一个大小为 [1, N, 1] 的数据,其中 N 是数据的时间点数。因此,你需要修改网络结构如下:
```
layers = [
imageInputLayer([1, N, 1])
convolution2dLayer([1, F1], 16, 'padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal')
batchNormalizationLayer
depthwiseConv2dLayer([1, K], 'padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal')
batchNormalizationLayer
averagePooling2dLayer([1, P])
dropoutLayer(0.25)
convolution2dLayer([1, F2], 32, 'padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal')
batchNormalizationLayer
depthwiseConv2dLayer([1, K], 'padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal')
batchNormalizationLayer
averagePooling2dLayer([1, P])
dropoutLayer(0.25)
fullyConnectedLayer(num_classes)
softmaxLayer
classificationLayer
];
```
其中,`N` 是输入数据的时间点数,`num_classes` 是分类的类别数。
另外,如果你使用的是其他数据集或模型,需要根据具体情况修改网络结构。