python - 对于相同的模型架构，Keras 模型和 Caffe 模型的输出形状不同

Question

在 Keras 中，图像的输出形状在应用Convolution2DLayer 后会改变 1，但当我们将相同的模型与 Caffe 应用时，它就可以工作。我正在复制IS&T 2017论文的结果。在那篇论文中，他们使用具有类似模型的 Caffe。

我的模型摘要：

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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conv2d_1 (Conv2D)            (None, 61, 61, 32)        1568      
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**max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 30, 30, 32)        0**         
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conv2d_2 (Conv2D)            (None, 26, 26, 48)        38448     
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max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 13, 13, 48)        0         
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conv2d_3 (Conv2D)            (None, 9, 9, 64)          76864     
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max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 64)          0         

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这导致此错误

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 4 for 'conv2d_4/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,4,4,64], [5,5,64,128].

所有尺寸和补丁大小均相同。

标签： pythontensorflowkerasdeep-learningcaffe