tensorflow - 如何在卷积自动编码器中选择匹配的层大小？

Question

在构建卷积自动编码器时选择层大小时是否有任何建议的最佳实践？

例如，如果我正在使用28x28x1MNIST 图像，并创建我的模型，我tf.keras如何将我的Conv2D和MaxPool2D图层与Conv2DTranspose和Upsampling2D图层匹配以返回28x28x1图像？

谢谢你的帮助！

标签： tensorflowconv-neural-networktf.kerasautoencoder

Answer 1

您保持过滤器大小相同，以产生与输入形状相同的输出。如果您在 Conv2D 层中使用了 3x3 过滤器，那么在 Conv2DTranspose 中使用 3x3 过滤器。

您可以选择过滤器尺寸，在最佳实践中是奇数过滤器而不是偶数过滤器。因此，可以使用 3x3（最常见）和 5x5。您也可以尝试 2x2（最佳实践的一个例外，但它已被使用）。