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cifar10 の GAN モデルをコーディングしようとしています。しかし、私には問題があります。

畳み込みネットワークから目的の出力 (3x32x32) を取得する方法は? 私は実際に mnist のために見つけたモデルからインスピレーションを得ています:

model = Sequential()
model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=1024))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dense(128*7*7))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Reshape((128, 7, 7), input_shape=(128*7*7,)))
model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
model.add(Convolution2D(64, 5, 5, border_mode='same'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
model.add(Convolution2D(3, 5, 5, border_mode='same'))

だから、そこから、私は 3x28x28 の出力を持っています 3x32x32 を取得する方法を知っていますか? ありがとう！

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PaddingLayers ( https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d ) を実行してから、畳み込みを適用して適切な出力を取得するか、別のアップサンプリングを実行してから、border_mode='valid' で連続畳み込みを適用して、正しい出力を取得できます。サイズ。畳み込みをより早く行うことができるので、それほど多くは必要ありません。

于 2017-01-05T15:00:31.270 に答える