Автоинкодер Denoising-на кодировке проверки дает плохой результат и даже для изображения поезда, случайно случайного шума - PullRequest
0 голосов
/ 29 марта 2019

Я обучил маленький шумоподавляющий автокодер ConvNet по набору данных STL-10, и выходные данные по обучению / тестированию _шумные данные чистые. Однако, если я возьму проверочное изображение, добавлю шум и пройду через сеть, на выходе все равно будет шум.

Также одно КЛЮЧЕВОЕ наблюдение - когда я беру любое изображение набора поездов и добавляю к нему шум во время выполнения и прохожу через сеть, оно также имеет плохую производительность в качестве изображения набора проверки. Фотографии выходных прилагаются. Result on val_set

result on test set Любой совет приветствуется!

1 Ответ

0 голосов
/ 17 апреля 2019

Убедитесь, что у вас есть здоровый раздел данных для вашего набора проверки; кажется, это становится слишком жестким. Что касается архитектуры, рассмотрите возможность использования слоев MaxPool2D для извлечения ключевых функций, а затем восстановите их позже с помощью UpSampling2D. Надеюсь, это поможет!

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...