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无法使用反卷积层训练VAE
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我在Tensorflow for MNIST dataset中试验了一个VAE实现。首先，我训练了一个基于MLP编码器和解码器的VAE。它训练得很好，损失减少，并产生看似合理的数字。tf.nn.relu)img = tf.reshape(x, [-1] + data_shape)
作为下一步，我决定添加卷积层只改变编码器就行了，但是当我在解码器中使用解卷积(而不是
浏览 22提问于2018-09-03得票数 2
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源代码：我想使用上述模型和公共mri数据(Brats)来制作一个模型来分割脑肿瘤。我决定采用转移学习的方法，所以用brats 2019年的数据对上述模型进行了训练。然后，为了保持这些层除了最后两个层(请参阅下面的图像)之外，其他的层是不可训练的，
for layer in model.layers:但是我发现我无法访问VAE部件的最后一<em
浏览 2提问于2019-12-13得票数 2
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我知道我可以使用Haar Cascade分类器来完成这个任务，但是我更愿意使用一种深入学习的方法，因为这是我目前关注的领域。
浏览 0提问于2019-01-23得票数 3
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全卷积变分自编码器
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我想做一个神经网络，它使用黑白图像作为输入，并输出它的彩色版本。在这个过程中，重要的是图像的大小必须保持不变。对于这类神经网络，VAE不是一种有效的方法吗？
浏览 0提问于2019-08-17得票数 1
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特征图不下采样时转置卷积的必要性
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本文提出了一个对称的发电机网络，它包含一个卷积层和一个反卷积(反卷积)层。文中还提到，使用1的步长和适当的填充以确保特征映射大小与输入图像大小相同。我的问题是，如果没有下采样，那么为什么使用转置卷积层呢？不能只用卷积层来建造发电机吗？我是不是遗漏了一些关于转置卷积层的东西(它是否被用于其他用途)？请帮帮忙。然而，我无法<
浏览 0提问于2017-06-28得票数 0
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有没有可能在PyTorch中颠倒avgPool2d操作，就像maxunpool2d中的maxpool2d操作一样，如果可以，该如何实现？编辑:我发现了的一个文档，它描述了解池化是如何工作的。在检查了有关avgpool2d函数的数学之后，解出看起来非常简单，基本上将每个输入元素镜像到多个输出元素，并应用填充以获得正确的输出大小。
浏览 48提问于2018-07-29得票数 0
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上采样卷积没有参数
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我读过许多关于卷积神经网络用于超分辨率或图像分割或自动编码器等的论文。他们在不同的问题中使用了不同类型的上采样、aka反卷积和here上的讨论。
浏览 75提问于2020-04-15得票数 0
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我想使用我在图像数据集上训练的VAE作为另一个任务的特征提取器，这样我就可以用我的VAE替换一个用于特征提取的ResNet。我用哪几层来做这个？使用“标准”自动编码器，您只需使用编码网络，但是由于VAE的潜在层由均值和分布组成，我不知道应该使用哪些层进行特征提取。
有人知道如何使用VAE作为特征提取器吗?使用不同的组件应该考虑什么？
浏览 4提问于2020-11-10得票数 0
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我有一个复杂的20维多模态分布，并考虑训练一个VAE来学习它的近似值使用2000个样本。但具体而言，其目的是根据分布的结构来生成伪随机数。不过，我的问题是：
我的方法是从根本上还是逻辑上有缺陷？显然，我不一定需要2D-卷积。相反，一维卷积可以被认为是捕捉相关性(即分布模式)的一个很好的选择。我也不确定如何正确地决定隐藏层和节点的数量。
浏览 0提问于2020-08-30得票数 1
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CNN的反向传播训练
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我以前在浅层(一层或两层)神经网络中工作，所以我对它们的工作原理有一定的了解，在训练过程中很容易直观地看到向前和向后传递的导子，目前我正在研究深层神经网络(更确切地说，是CNN)，我读过很多关于它们的训练的文章，但我仍然无法理解CNN训练的总体情况，因为在某些情况下，使用预训练层的人使用自动编码提取卷积权，在某些情况下，随机权值被用于卷积，然后使用反向传播来<em
浏览 4提问于2016-07-11得票数 2
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我试图训练一个变分自动编码器来执行天文图像的无监督分类(它们的大小为63x63像素)。我使用的编码器有两个卷积层和一个密集层，以及类似的解码器结构。我正在执行渐变的Xavier初始化。我正在使用Adam优化器，其学习速率为1e-4。vae = Model(in
浏览 0提问于2020-10-08得票数 3
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我是深度学习游戏中的新手，我想知道为什么我们在VAE中展平编码器的最后一层，然后将展平的输出提供给线性层，然后线性层近似先验的位置和比例参数？我们不能只拆分卷积层的输出并直接从这里获得位置和比例吗，或者卷积捕获的空间信息会混淆比例和位置吗？ 非常感谢!
浏览 37提问于2020-11-03得票数 1
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最近我遇到了一篇关于使用反卷积网络进行语义分割的论文：用于语义分割的学习反褶积网络。📷非池层的输出是一个扩大的，但稀疏的激活映射。反褶积层将通过使用多个学习滤波器的卷积类运算解池获得的稀疏激活紧密化。然而，与将滤波器窗口内的多个输入激活连接到单个激活的卷积层相反，反卷积层</em
浏览 0提问于2015-11-24得票数 5
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用于语义分割的全卷积神经网络
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我已经成功地实现了用于语义分割的FCNN，但我不涉及反卷积或解合层。我的意思是，在python中调整图像的大小是相当容易的，那么为什么要使用复杂的技术来做同样的事情呢？当然，我错过了一些东西。使用unpooling和deconv放大图像的优势是什么？
浏览 10提问于2018-01-26得票数 0
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根据MLOPs原理，建议使用特征存储。问题在于如何利用卷积神经网络这样的深度学习模型进行图像分类，该模型作为训练过程的一部分进行自动特征工程(使用卷积层)。卷积层的输出？但是在训练过程中，它们不能被重用，因为在训练过程中，它们会被卷积层重建。
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
我正在调整我在这里找到的VAE 的实现，。def vae_loss(self, x, x_decoded_mean): return K.mean(xent_loss + kl_loss)
浏览 0提问于2018-01-14得票数 2
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Keras中的特定失落率
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我想通过仅使用层的特定部分(在此问题底部的自动编码器示例中名为FEATURES的层)来训练自动编码器。 在我的例子中，新产品的NOK图片非常罕见，但需要进行培训。其思想是强制在特征0:N-x中学习OK-图片结构，并在特征N-x:N中学习NOK-图片结构(可能来自类似的产品)，以便使用NOK-特征作为参数来从OK-图片生成NOK-图片。使用非随机辍学时，我想到了两个想法 (1) keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None)有
浏览 22提问于2020-04-23得票数 1
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