Matlab 神经网络训练中的错误：输入和目标具有不同的样本数

我正在尝试编码用于人脸检测的神经网络。
我的输入为（

1372*4096

），目标为（

1372*1

）。输入为图像，每个图像以一行表示。因此，我有1372张图片。
对于每个图像，我希望输出一个值：如果图像是一个面，则输出

1

；如果图像不是面，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);

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我应该怎么做来修复这个错误？

对于神经网络工具箱，每个输入都必须是一个向量，这样你就有了一个矩阵，它的列数Q与不同图像的列数相同。那么目标应该是1xQ。所以看起来你需要改变输入的形状

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我建议使用新函数FEEDFORWARDNET而不是过时（但仍在工作）的NEWFF。

注意，我使用的是MATLAB R2012aso，如果我有1372个图像，每个图像是64*64，为了将其作为向量，我将4096*1372矩阵作为输入，1*1372作为输出，这是正确的吗？**在训练时，输入的神经元数量应该是1372，图像的数量是多少？或者应该是4096，每个图像中的元素数**