构建3D卷积神经网络时遇ValueError报错，求错误含义解释

ValueError: One of the dimensions in the output is <= 0 due to downsampling in conv3d_15. Consider increasing the input size. Received input shape [None, 1, 1, 1, 1904211] which would produce output shape with a zero or negative value in a dimension.

错误具体含义： #

• 你的网络中conv3d_15层执行下采样操作（比如卷积步长>1、池化，或卷积核尺寸与输入不匹配）时，计算出的输出特征图某一维度为0或负数，这不符合神经网络的运算逻辑，因此触发报错。
• 当前输入到该层的形状为[None, 1, 1, 1, 1904211]，其中前三个维度对应3D数据的深度、高度、宽度（None代表批量大小，最后一个是通道数）。这三个空间维度已经缩小到1，再进行下采样的话，必然会出现维度≤0的情况。
• 错误提示给出了直接解决方向：增大输入数据的空间尺寸，让深度、高度、宽度足够大，保证下采样后仍能得到正的维度数值。你也可以检查conv3d_15的参数：比如减小卷积步长、调整卷积核大小、修改padding模式，或者移除该层的下采样操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SaiKumar Tamminana