解决神经网络输出尺寸过小的实战方案

训练CIFAR10分类模型时出现报错：RuntimeError: Given input size: (256x1x1). Calculated output size: (256x0x0). Output size is too small。该问题由网络结构设计缺陷导致图像尺寸过度缩小引发。

核心原因分析

1. 网络结构缺陷
   原始模型采用六层卷积层，每层后接2x2步长为2的池化层。CIFAR10输入尺寸为32x32，经过五次池化后尺寸计算为：
   32 → 16 → 8 → 4 → 2 → 1（第六次池化时尺寸不足导致崩溃）

2. 池化策略问题
   连续池化操作使特征图尺寸呈指数级缩小，深层网络易触发尺寸归零问题。

解决方案
方案一：调整池化参数

• 将部分池化层的步长从2改为1
• 示例：保留前五层池化步长为2，第六层池化步长设为1
• 效果：最终特征图尺寸保持1x1，避免尺寸归零

方案二：优化网络结构

• 采用"卷积-卷积-池化"的模块化设计
• 总池化层数缩减至3层
• 示例结构：
  32x32 → 16x16 (第1次池化) → 8x8 (第2次池化) → 4x4 (第3次池化)

验证
两种方案均成功消除报错，模型可正常训练。推荐方案二作为长期优化策略，因其在保持特征表达与计算效率间取得更好平衡。