matlab在做cnn预测时,提示最后一层的输出大小(1)与响应的数量(10)不 匹配。怎么改

当在进行CNN预测时，如果出现提示最后一层的输出大小与响应的数量不匹配的情况，可以考虑以下方法进行改进：

1. 检查网络模型结构：首先，需要检查网络模型的结构是否正确，特别是最后一层的设置。确保最后一层的输出大小与期望的响应数量一致。可以通过调整网络模型的输出层的参数来调整输出的大小。

2. 调整卷积核的大小：如果前几层的卷积核大小与最后一层要求的输出大小不匹配，可以尝试调整卷积核的大小或者进行卷积操作的步长，以使得输出大小与期望的响应数量一致。

3. 调整池化操作：如果网络模型中使用了池化操作，可以尝试调整池化的窗口大小或者步长，以确保最后一层的输出大小与期望的响应数量一致。

4. 使用全连接层：如果最后一层的输出大小与期望的响应数量不匹配，可以考虑添加一个全连接层来调整输出的大小。全连接层可以用于将卷积层的输出重新映射到期望的维度。

5. 调整输入图像的大小：如果无法通过调整网络结构或者卷积核大小来解决最后一层输出大小与期望响应数量不匹配的问题，可以尝试调整输入图像的大小。可以通过调整输入图像的维度或者尺寸，使得经过网络模型后的输出大小与期望的响应数量一致。

总结起来，要解决最后一层输出大小与期望的响应数量不匹配的问题，可以从调整网络结构、卷积核大小、池化操作、全连接层以及输入图像的大小等多个方面进行改进。根据具体情况选择合适的方法进行调整，以确保最后一层的输出大小与期望的响应数量一致。