自定义深度学习层出现错误（自定义重塑层不起作用）

Question

我正在使用来自500个样本的8个通道的时间序列数据的CNN。我的深度学习架构包括以下几层。在第一步中，我跨通道执行1D卷积（输入大小[500 8 1]），因此我得到16个[500 x 1]数组，输出大小变为[500 x 1 x 16]。 我编写了一个自定义函数以将其大小调整为[500 x 16]，但是在训练网络时却给了我一个错误。 请只看图片帮我。我已尽我所能解释。谢谢

建筑形象： https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/238391/Picture1.png

当我使用analyzeNetwork（layers）分析网络时。它表明我的体系结构是正确的，这是它的结果 https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/238392/Capture.jpeg

但是当我开始训练网络时，出现以下错误 https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/238393/Capture.jpeg

这是我写的“重塑层”的代码：

classdef reshapeLayer < nnet.layer.Layer
    properties
    end

    methods
        function layer = reshapeLayer(Name) 
            layer.Name = Name; 
        end

        function [Z] = predict(layer, X)
            sz = [size(X,1) size(X,2)*size(X,3) size(X,4)];
            Z  = reshape(X , sz);
        end

        function [dldx]  = backward(layer,~,~,dldz,~)
            sz = [size(dldz,1) , 1 , size(dldz,2) , size(dldz,3)];
            dldx = reshape(dldz , sz);
        end 
    end
end