Как объединить вывод слоя объединения и слоя внутреннего продукта в CAFFE?

При попытке объединить выходные данные слоя объединения (объединения слоя свертки) с выходными данными внутреннего слоя продукта я получил следующую ошибку:

Check failed: num_axes == bottom[i]->num_axes() (4 vs. 2) All inputs must have the same #axes.

Я хотел бы объединить оба и передать их в другой (полностью связанный) слой внутреннего продукта.

Может ли кто-нибудь предложить, как это решить?

мое определение слоя concat:

layer {
  type: "Concat"
  bottom: "pool3"
  bottom: "ip1_prior"
  top: "ip1_combine"
  name: "concat"
}

Благодарю вас!


deep-learning caffe
person Yuval Atzmon    schedule 04.12.2015    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
4
arrow_downward

Решил мою проблему, сгладив conv. вывод слоя.

например добавив слой Flatten между слоями pool и concat:

layer {
  type: "Flatten"
  bottom: "pool3"
  top: "pool3flat"
  name: "p3flat"
}

layer {
  type: "Concat"
  bottom: "pool3flat"
  bottom: "ip1_prior"
  top: "ip1_combine"
  name: "concat"
}
person Yuval Atzmon    schedule 04.12.2015