我正在尝试按如下方式构建卷积层:
for window_size in filter_sizes:
conv = Convolution2D(nb_filter=1, nb_row=window_size, nb_col=nb_col,
border_mode='valid',
activation='tanh',
name='conv_{:d}'.format(window_size))(in_x)
max_pool = MaxPooling2D(name='maxpool_{:d}'.format(window_size))(conv)
convolutions.append(max_pool)
但我收到错误:
ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,9,1,1].
我不太明白为什么会这样。我必须指定输入吗?我认为除模型输入外没有必要这样做吗?
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我之前也遇到过同样的问题。每次使用Maxpooling(pool_size = [2,2])时,image_size都会减小2倍。也许参数小于2,所以您无法再次使用Maxpool 。 希望对您有用。^ _ ^