% 分割数据集为训练集和测试集 cv = cvpartition(size(features, 1),'Holdout',0.2); Xtrain = features(training(cv),:); Ytrain = categorical(labels(training(cv))); Xtest = features(test(cv),:); Ytest = categorical(labels(test(cv))); % 定义 CNN 架构 layers = [ imageInputLayer([1 3 1],'Name','input') convolution2dLayer([1 3],32,'Padding','same','Name','conv1') batchNormalizationLayer('Name','BN1') reluLayer('Name','relu1') maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool1') convolution2dLayer([1 3],64,'Padding','same','Name','conv2') batchNormalizationLayer('Name','BN2') reluLayer('Name','relu2') maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool2') fullyConnectedLayer(128,'Name','fc') batchNormalizationLayer('Name','BN3') reluLayer('Name','relu3') fullyConnectedLayer(4,'Name','fc2') softmaxLayer('Name','softmax') classificationLayer('Name','classoutput')]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('sgdm', ... 'MaxEpochs',20, ... 'ValidationData',{Xtest,Ytest}, ... 'ValidationFrequency',30, ... 'Verbose',false, ... 'Plots','training-progress'); % 训练 CNN net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options); % 对测试集进行预测 YPred = classify(net,Xtest); % 计算分类准确率 accuracy = sum(YPred == Ytest)/numel(Ytest); disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);代码中出现 层 'pool2': 输入大小不匹配。此层的输入大小与预期的输入大小不同。 此层的输入: 来自 层 'relu2' (大小 1(S) × 1(S) × 64(C) × 1(B))错误要怎么解决

这个错误是因为 'pool2' 层的输入大小与上一层 'relu2' 的输出大小不匹配。根据代码，这两层的输入和输出大小如下：

'relu2' 层的输出大小为 1(S) × 1(S) × 64(C) × 1(B)。

'pool2' 层的输入大小为 1(S) × 3(S) × 64(C) × 1(B)。

可以看到，这两层的空间维度 S 不同，因此需要调整它们的输出和输入大小以使它们匹配。

你可以尝试使用 'Padding' 参数来调整卷积层的输出大小，或者使用 'stride' 参数来调整池化层的输出大小，以使它们与下一层的输入大小相匹配。另外，你可以检查输入数据的维度和大小是否与网络结构中的层次相匹配。