Python 有线电视新闻网盒子可以'；t超过原始图像大小错误

我在这里真是疯了。我一直在研究这个分类器，它可以根据图像中的人物移动图像，但似乎无法正确分类2个人。 模型：

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型号：“顺序_4” 图层（类型）输出形状参数#

conv2d_8（conv2d）（无、86、86、128）3584

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最大池2D_8（最大池2（无、43、43、128）0

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辍学14（辍学）（无、43、43、128）0

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conv2d_9（conv2d）（无、15、15、256）295168

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最大池2D池9（最大池2（无、7、7、256）0

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辍学15（辍学）（无、7、7、256）0

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展平4（展平）（无，12544）0

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致密（致密）（无，256）3211520

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辍学16（辍学）（无，256）0

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密集型_10（密集型）（无，512）131584

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辍学17（辍学）（无，512）0

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密集_11（密集）（无，1）513

总参数：3642369 可培训参数：3642369 不可训练参数：0

每次我尝试运行

runner.fit（训练集，每个历元的步骤=6，历元=1，验证数据=test）

我得到错误：

ValueError:box不能超过原始图像大小

有人能解释为什么会发生这种情况，以及如何解决它吗，

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ps：我知道边界盒回归，但我不知道这与此有什么关系。如果我错了，请纠正我。

您对数据做了什么数据处理？我认为错误来自于此，而不是神经网络代码。@Netim因为我的数据不足，所以我使用tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator从可用的标记数据。除此之外，对数据本身不做任何其他操作。