错误使用 nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer.parseInputArguments (line 253) 'Activation' 为无法识别的参数。 有关有效的名称-值对参数列表,请参阅 此函数 的文档。 出错 convolution2dLayer (line 73) args = nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer.parseInputArguments(varargin{:});
时间: 2024-03-05 08:54:12 浏览: 41
这个错误提示是因为你在使用卷积层 convolution2dLayer 的时候,输入了一个无法识别的参数 "Activation",导致解析参数列表时出错。
在 MATLAB 中,卷积层 convolution2dLayer 的可选参数列表并不包括 "Activation"。
正确的用法应该是:
```matlab
convLayer = convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Name', layerName, 'Padding', paddingSize);
```
其中,filterSize 和 numFilters 分别是卷积核的大小和数量,layerName 是该层的名称,paddingSize 是填充大小。
如果你需要在卷积层之后添加激活函数,可以在构建网络时使用 reluLayer 或者其他激活函数层来实现。
例如,可以这样使用:
```matlab
reluLayer = reluLayer('Name', 'relu1');
convLayer = convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Name', layerName, 'Padding', paddingSize);
```
这里先添加一个 reluLayer 层,再添加一个 convolution2dLayer 层。这样在训练时,卷积层的输出会经过 relu 激活函数进行非线性变换。
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layer = nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer(internalLayer)
这段代码是使用 Python 中的 nnet 库创建一个卷积神经网络的卷积层。Convolution2DLayer 是一个二维卷积层,它将输入的二维图像进行卷积操作,提取图像的特征。internalLayer 是输入该层的前一层的输出,也就是上一层的特征图。该卷积层会对 internalLayer 进行卷积操作,生成新的特征图作为下一层的输入。
未识别类 'nnet.cnn.layer.Layer' 的方法、属性或字段 'Layers'。
这个错误提示可能是因为 `nnet.cnn.layer.Layer` 类并没有 `Layers` 属性或方法,所以 Python 找不到该属性或方法。您可以检查一下代码中是否有这样的语句,或者检查一下您的代码中是否存在拼写错误或其他语法错误。
此外,如果您使用的是某个框架或库的代码,也可以查看该框架或库的文档,以了解该类的属性和方法。