训练神经网络时出错:输入和目标的样本数量不同

Question

我正在尝试编写用于人脸检测的神经网络代码。

我的输入是(1372*4096)，目标是(1372*1)。输入是图像，每个图像在一行中表示。因此，我有1372张图片。

对于每个图像，我希望输出一个值:如果图像是人脸，则输出1；如果图像不是人脸，则输出-1。

我写了这段代码：

[input target]=LoadImage();

net=newff(input,target,[10 5 1],{'tansig','tansig','purelin'}, 'trainrp');

net.trainParam.goal=1e-5;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.5;
net.trainParam.show=10;

% start training
net=train(net,input,target);

但是我得到了这个错误：

Error using trainrp (line 107)
Inputs and targets have different numbers of samples.

Error in network/train (line 106)
[net,tr] = feval(net.trainFcn,net,X,T,Xi,Ai,EW,net.trainParam);

Error in train1 (line 12)
net=train(net,d,out_d);

我应该怎么做才能修复这个错误？

Answer 1

对于神经网络工具箱，每个输入必须是一个向量，因此您将拥有一个具有与不同图像一样多的列Q的矩阵。那么目标应该是1xQ。因此，看起来您需要重塑输入。

我推荐使用新函数FEEDFORWARDNET，而不是过时的(但仍在工作的) NEWFF。