我使用的是U-Net
架构。分割掩码的视觉区域很小,学习后会产生大量的假阳性。我正在考虑改变内核大小3乘3到5乘5。在创建模型时我应该采取什么预防措施/注意事项?我得到了维度不匹配的问题,如果只是改变3乘3到5乘5的内核大小。
发布于 2020-09-18 23:12:31
您需要注意的主要问题是卷积层输出的大小,请记住
对于您的K内核大小,因此,如果您增加您的内核大小,您的输出的大小将减少得更快。您可能需要减少层数。如果您所使用的框架需要为每个层指定输入大小,那么在这种情况下,您也需要更改它。
https://datascience.stackexchange.com/questions/81938
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