matlab进行cnn分析时出现 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))具体用代码要怎么解决

### 回答1：
这个错误提示意味着前一层的输出大小与当前层的期望输入大小不匹配。在这种情况下，你需要检查两个问题：

1.前一层的输出大小是否与当前层的期望输入大小相同。

2.如果不同，你需要调整前一层的输出大小，使其与当前层的期望输入大小相同。

对于你的具体情况，错误提示显示了问题出现在'pool2'层，它期望的输入大小是什么。具体地，它期望一个 1(S) x 1(S) x 64(C) x 1(B) 的输入，其中 S 是池化层的步幅、C 是池化层的输出通道数、B 是批处理大小。而它的输入来自 'relu2' 层，其输出大小为 1(S) x 1(S) x 64(C) x 1(B)。因此，两者的输出大小是匹配的，这个错误提示可能是在其他地方引起的。

你可以检查以下几个可能的问题：

1. 是否有其他层的输出大小不匹配。

2. 是否有层的参数设置不正确，例如池化层的步幅或内核大小。

3. 是否有输入数据的大小不正确，例如输入图像的大小与网络期望的输入大小不一致。

你可以仔细检查你的代码，以找出错误的原因。如果无法解决问题，请提供更多信息以便我更好地帮助你解决问题。

### 回答2：
在使用Matlab进行CNN分析时，如果出现层 'pool2': 输入大小不匹配的错误，提示该层的输入大小与预期的输入大小不同，具体的输入大小是来自层 'relu2'，大小为1(S) × 1(S) × 64(C) × 1(B)。这个错误通常是由于网络结构问题引起的，可以通过调整网络结构或使用特定函数解决。

解决这个问题的方法可以有两种：

1. 调整网络结构大小：
用Matlab进行CNN分析时，可以尝试调整网络结构以使输入大小与预期的输入大小匹配。在这种情况下，输入大小为1(S) × 1(S) × 64(C) × 1(B)，可以检查网络结构中与 'pool2' 层相关的参数，包括池化层的大小、步长等。确保上一层 'relu2' 的输出与 'pool2' 的输入匹配，可以尝试增加 'pool2' 层的大小或调整池化层的步长，以使输入大小与预期的输入大小一致。

2. 使用特定函数解决：
在进行CNN分析时，Matlab提供了一些专门的函数来处理网络结构和输入大小不匹配的问题。可以使用 'expend', 'crop' 或者 'reshape' 等函数来调整输入大小，使其与预期的输入大小一致。具体方法为根据错误提示中给出的 'relu2' 层的输入大小，使用适当的函数来调整该层的输出大小，使其与 'pool2' 层的输入匹配。

例如，假设层 'relu2' 的输出为H×W×C×B，而 'pool2' 层希望接收到1(S) × 1(S) × 64(C) × 1(B)的输入，则可以使用 'reshape' 函数将 'relu2' 的输出调整为指定大小：

relu2_output = relu2_output';
reshape_output = reshape(relu2_output, [1, 1, 64, 1]);

以上代码中，将 'relu2' 的输出转置为 H×W×C×B 的形式，然后使用 'reshape' 函数将其调整为1(S) × 1(S) × 64(C) × 1(B)的大小。这样就可以将调整后的输出作为 'pool2' 层的输入。

总之，解决层 'pool2': 输入大小不匹配的问题主要可以通过调整网络结构或使用特定函数来处理。具体方法取决于网络结构和错误提示中给出的输入大小信息。

### 回答3：
当出现错误信息"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))"时，解决方法如下：

1. 首先，我们需要查看网络结构，确认各个层的输入输出大小是否匹配。
2. 根据错误提示，发现问题出现在'pool2'层的输入大小与预期的输入大小不匹配。
3. 根据错误信息，'pool2'层的输入大小是1(S) × 1(S) × 64(C) × 1(B)，其中S表示spatial维度，C表示channel维度，B表示batch size维度。
4. 检查前一层'relu2'的输出大小是否与'pool2'层的输入大小一致。如果不一致，需要调整'relu2'层输出的大小。
5. 可以通过手动修改代码或使用内置函数来调整大小。具体方法与具体情况有关，例如可以使用matlab的reshape函数来调整大小。
6. 具体操作步骤如下：
- 首先，检查'relu2'层的输出大小，确认是否和'pool2'层的输入大小一致。
- 如果不一致，可以尝试使用reshape函数将'relu2'层的输出大小调整为1 × 1 × 64 × 1的大小。
- 通过reshape函数，可以将原始大小为M × N × P × Q的矩阵转换为1 × 1 × M × (N*P*Q)的矩阵。
- 重新运行程序，检查是否还有其他输入大小不匹配的错误。
7. 如果问题仍然存在，可以考虑进一步检查网络结构，或者寻求其他人的帮助来解决该问题。