内部产品层Caffe的形状不匹配

Question

我已经训练了网并尝试应用它，但收到以下错误：

  

无法从图层'ip1'复制param 0 weigths;形状不匹配。资源   param形状是384 72576（27869184）;目标参数形状是384   224（86016）。从头开始学习这个图层的参数而不是   从保存的网络复制，重命名图层。

此图层的网络配置如下所示：

layer {
  type: "Concat"
  bottom: "conv5f"
  bottom: "conv5_pf"
  top: "feat"
  name: "concat1"
}

layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "feat"
  top: "ip1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 384
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}

这是暹罗网络的联合场所。

当我开始训练时，我收到以下输出：

setting up concat
Top shape: 256 72576  
...
Setting up ip1
Top shape: 256 384

申请网：

setting up concat
Top shape: 256 224
...
Setting up ip1
Top shape: 256 384

如果重要的话，我在训练时使用了256的批量大小。

这里有什么问题？我只是看不到。我已将我的网络从train.prototxt文件复制到apply_net.prototxt，就是这样

Answer 1

不匹配是由于层的不同斑点大小造成的。您需要计算网络每个层的输出尺寸。使用给定here的公式。