自定义CNN给出了错误的输出形状

可能是由于以下原因导致的：

1. 网络结构错误：自定义的卷积神经网络（CNN）可能存在错误的层次结构或参数设置，导致输出形状与预期不符。检查网络结构，确保每一层的输入输出形状匹配，并且卷积核、步幅、填充等参数设置正确。
2. 数据维度不匹配：输入数据的维度与网络模型的期望输入维度不一致，导致输出形状错误。检查输入数据的维度，并确保其与网络模型的输入层匹配。
3. 数据预处理错误：在输入数据进入网络之前，可能需要进行一些预处理操作，如归一化、调整大小等。如果预处理操作不正确，可能会导致输出形状错误。检查数据预处理过程，确保数据在输入网络之前被正确处理。
4. 代码错误：自定义的CNN实现中可能存在代码错误，例如在前向传播过程中的计算错误或维度操作错误。仔细检查代码，确保每一步计算和操作都正确无误。

针对以上问题，可以采取以下解决方法：

1. 仔细检查网络结构和参数设置，确保每一层的输入输出形状匹配，并且参数设置正确。
2. 检查输入数据的维度，并确保其与网络模型的输入层匹配。如果维度不匹配，可以考虑调整输入数据的形状或调整网络模型的输入层。
3. 检查数据预处理过程，确保数据在输入网络之前被正确处理。可以参考相关的数据预处理文档或库来确保正确的预处理操作。
4. 仔细检查代码，特别是前向传播过程中的计算和维度操作。可以使用调试工具或打印中间结果来帮助排查错误。

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