MATLAB中的多输入CNN，两个3d体积作为输入，3d体积作为响应-列车网络需要如何安排输入？
我已经在matlab中构建了一个多输入体系结构，其中两个3d体积作为输入。我创建了一个包含（numInputs+1）列的单元格数组，其中numInputs是网络输入的数量 第一列numinput指定每个输入的预测值（输入1:{64x64x48}3d图像/输入2:{8x216x2}），最后一列指定响应{64x64x48}3d卷 我使用input3dLayer作为输入层，在与8x216x1和196608个过滤器（实际上是一个FC层）进行卷积后将它们连接起来，并将1x196608的输出整形为64x64x48x1 分析网络（lgraph）未显示任何错误或警告 当我尝试训练网络时，我收到错误消息，说明：使用trainNetwork时出错 阵列输入具有不兼容的通道尺寸 你知道什么能解决这个问题吗？ 3d图层文档规定输入尺寸应为4维（h-w-d-c），但如果只有一个通道，则通常接受w-h-d输入 很高兴得到任何帮助，并提前表示感谢MATLAB中的多输入CNN，两个3d体积作为输入，3d体积作为响应-列车网络需要如何安排输入？,matlab,multidimensional-array,input,conv-neural-network,channels,Matlab,Multidimensional Array,Input,Conv Neural Network,Channels,我已经在matlab中构建了一个多输入体系结构，其中两个3d体积作为输入。我创建了一个包含（numInputs+1）列的单元格数组，其中numInputs是网络输入的数量 第一列numinput指定每个输入的预测值（输入1:{64x64x48}3d图像/输入2:{8x216x2}），最后一列指定响应{64x64x48}3d卷 我使用input3dLayer作为输入层，在与8x216x1和196608个过滤器（实际上是一个FC层）进行卷积后将它们连接起来，并将1x196608的输出整形为64x64