如何在CAFFE中连接池化层和内积层的输出?

时间:2015-12-04 01:26:35

标签: deep-learning caffe

在尝试连接池化层(汇集卷积层)的输出与内积层的输出时,我收到以下错误:

Check failed: num_axes == bottom[i]->num_axes() (4 vs. 2) All inputs must have the same #axes.

我想将它们连接起来并将它们送入另一个(完全连接的)内部产品层。

有谁能建议如何解决这个问题?

我的concat图层定义是:

layer {
  type: "Concat"
  bottom: "pool3"
  bottom: "ip1_prior"
  top: "ip1_combine"
  name: "concat"
}

谢谢!

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

通过扁平转换来解决我的问题。图层输出。

e.g。通过在池和concat层之间添加Flatten图层:

layer {
  type: "Flatten"
  bottom: "pool3"
  top: "pool3flat"
  name: "p3flat"
}

layer {
  type: "Concat"
  bottom: "pool3flat"
  bottom: "ip1_prior"
  top: "ip1_combine"
  name: "concat"
}