回归图层

Question

我正在使用Matlab深度学习工具箱来解决从200元素向量到11元素向量的回归问题。最后几层看起来像这样：

tempLayers = [
    concatenationLayer(3,2,"Name","concat_3")
    convolution2dLayer([1 1],16,"Name","conv_7","Padding","same")
    fullyConnectedLayer(500,"Name","fc_1")
    fullyConnectedLayer(11,"Name","fc_2")
    regressionLayer("Name","regressionoutput")];
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

我有90,000个观测值，所以我将训练集组织为XTrain [1,200,1,90000]和YTrain [90000,11]。当我跑步

>> net = trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);

弹出错误： 使用trainNetwork时出错（第165行） 无效的训练数据。的输出尺寸（100） 最后一层与响应数不匹配 （11）。

我很困惑，因为我的最后一个FC输出大小为11，那么为什么网络给我输出大小为100？您知道哪里出了问题吗？

非常感谢！