Question

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？

Answer 1

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。^ _ ^

对于＆＃39; MaxPool＆＃39;从1中减去2而导致的负尺寸大小。

1 个答案: