問題タブ [deconvolution]
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deep-learning - mnist の深い特徴の視覚化は何もない
yosinski/deep-visualization-toolboxを使用してmnistの conv 機能を視覚化したところ、deconv 機能は何もないことがわかりました。画像の左下ですが
、imagenet の視覚化は私が見たいものです。
だから私は問題が何であるか疑問に思っていますか？ツールボックスの視覚化の問題か、mnist の機能の特別な問題か?
tensorflow - セマンティック セグメンテーションのための完全な畳み込みニューラル ネットワーク
素朴な質問かもしれませんが、このような質問をするのに適切なチャネルでない場合は申し訳ありません。セマンティック セグメンテーション用の FCNN の実装に成功しましたが、デコンボリューションやアンプーリング レイヤーは使用していません。
私が単純に行っているのは、最終的な FCNN レイヤーのサイズに合わせてグラウンド トゥルース イメージのサイズを変更し、損失を計算することです。このようにして、出力として小さい画像を取得しますが、正しくセグメント化されています。
デコンボリューションまたはアンプーリングのプロセスはまったく必要ですか?
つまり、Python で画像のサイズを変更するのはとても簡単です。確かに私は何かが恋しいです。
unpooling と deconv を使用して画像を拡大する利点は何ですか?
tensorflow - tf.nn.conv2d_transpose のパディングは何をしますか?
私たちが知っているように、のtensorパディング モードで出力の形状を計算できます。アルゴリズムは明確ですが、 については非常に混乱しています。入力テンソルをパディングしてから呼び出すのですか? そして、それはどこでフィルターまたは入力を転置しますか? パディングモードに応じて出力テンソルの形状を計算する方法、または?conv2dconv2d_transposeconv2dSAMEVALIDconv2d_transpose