Я хочу построить сверточный автокодер, где размер ввода не постоянный. Я делаю это, складывая уровни conv-pool до тех пор, пока не достиг уровня кодирования, а затем сделаю обратное с уровнями upsample-conv. проблема в том, что независимо от того, какие настройки я использую, я не могу получить точный размер на выходном уровне в качестве входного слоя. Причиной этого является то, что уровень UpSampling (с учетом размера (2,2)) удваивает размер ввода, поэтому я не могу получить нечетные размеры, например. Есть ли способ связать выходной размер данного слоя с входным размером предыдущего слоя для отдельных выборок (как я сказал, размер ввода для слоя с максимальным пулом в переменной)?Полностью сверточный автокодер для изображений с переменным размером в keras
5
A
ответ
0
Да, есть.
Вы можете использовать три метода
Перетяжка будет работать только для увеличения размеров. Не полезно для уменьшения размера.
Изменение размера должно быть более дорогостоящим, но оптимальным решением для каждого случая (вверх или вниз). Он сохранит все значения в диапазоне и просто переустановит их для изменения размера в данном измерении.
Обрезка или Пэд будет работать как изменение размера, и она будет более эффективной с точки зрения вычисления, поскольку в этом методе нет интерполяции. Однако, если вы хотите изменить его размер до меньшего размера, он будет обрезаться с краев.
Используя эти 3, вы можете упорядочить размеры своего слоя.