无效的训练数据。对于回归任务,响应必须为向量、矩阵或数值响应的四维数组。响应不能包含 NaN。
时间: 2024-04-08 17:36:01 浏览: 49
这个错误通常在进行回归任务的训练时出现。它要求响应变量必须是向量、矩阵或者数值响应的四维数组,并且不能包含 NaN 值。
您可以检查一下您的训练数据的响应变量是否满足这些要求。确保响应变量是向量、矩阵或者数值响应的四维数组,并且不包含任何 NaN 值。如果您的数据不满足这些条件,您可能需要重新整理或处理数据以满足要求。
相关问题
错误使用 trainNetwork (第 184 行) 无效的训练数据。对于分类任务,响应必须为分类响应的向量。对于回归任务,响应必须为向量、矩阵或数值响应的四维数组,其中不能包含 NaN。
这个错误提示是在使用MATLAB的深度学习工具箱中trainNetwork函数时出现的。它表明训练数据的形状与所要求的形状不匹配,或者响应中包含NaN值。
针对这个问题,可以考虑以下几个方面:
1. 检查训练数据和标签的形状是否与trainNetwork函数所要求的形状一致。例如,对于分类任务,标签应该是一个向量,每个元素代表一个类别的概率;对于回归任务,标签应该是一个向量、矩阵或数值。
2. 检查训练数据和标签是否包含NaN值。如果有NaN值,可以考虑删除包含NaN值的样本或者将NaN值替换为其他值。
3. 如果以上两个方面都没有问题,可以尝试使用其他的深度学习模型或者调整训练参数来解决问题。例如,可以尝试使用其他的损失函数、优化器或者调整学习率等。同时也可以尝试使用其他的深度学习库来训练模型。
我的样本个数有27450个,输入维度为16*16*3,输出为一个61维的向量。输入维度为16*16*3*27450,输出为61*27450.我的网络inputsize为16*16*3,输出为61.为什么会报错错误使用 trainNetwork 无效的训练数据。对于回归任务,响应必须为向量、矩阵或数值响应的四维数组。
根据你的描述,你的输入数据维度为16*16*3*27450,输出数据维度为61*27450,这意味着你有27450个样本,每个样本的输入维度为16*16*3,输出维度为61个类别的概率分布向量。
在使用`trainNetwork`函数进行训练时,你需要将输入和输出数据传入函数中。这里需要注意的是,输入数据和输出数据都应该是四维数组。因此,你需要将输入和输出数据进行reshape操作,将其转换成四维数组。具体地,你可以将输入数据reshape成[16,16,3,27450]的四维数组,将输出数据reshape成[61,1,1,27450]的四维数组。代码示例如下:
```
% 将输入数据reshape成[16,16,3,27450]的四维数组
inputData = reshape(inputData,[16,16,3,27450]);
% 将输出数据reshape成[61,1,1,27450]的四维数组
outputData = reshape(outputData,[61,1,1,27450]);
% 使用trainNetwork函数进行训练
net = trainNetwork(inputData,outputData,layers,options);
```
这样,你就可以成功地使用`trainNetwork`函数进行训练了。
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