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创建自定义损失函数时出现问题。抱歉，我对 matconvnet 有点陌生

所以本质上，我的神经网络的输出旨在成为一个具有 2 个元素（例如：[1,2]）的向量，其误差函数基于 RMSE

因此，我更改了 cnn_train，以便标签改为 2 x # 的训练示例。在下面的代码中 x = 1 x 1 x 2 x batchSize 集合，c 是标签。

function y = wf_rmse(x, c, varargin)
% Custom loss function for MSE Error
org = size(x);
x = reshape(x, size(c));

if ~isempty(varargin) && ~ischar(varargin{1})  % passed in dzdy
    dzdy = varargin{1} ;
    varargin(1) = [] ;
else
    dzdy = [] ;
end

% Forward pass
if(nargin <= 2 || isempty(dzdy))
    y = sum(sum(((x-c).^2))/2));

% Back pass  
elseif(nargin == 3 && ~isempty(dzdy))
    y = 2 * dzdy * (x - c);
    y = reshape(y, org);
end

当我将其作为网络的一部分包含在内时，网络初始化良好，但在训练过程中出现错误，即使梯度输出的尺寸应该与其他尺寸匹配。

Error using vl_nnconv
DEROUTPUT dimensions are incompatible with X and FILTERS.

关于解决问题的任何建议？

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