【深度学习】如何从结构出发更好的改进一个神经网络


文章目录
1 降采样和升采样
2 UNet++模型诞生
3 参数多了是导致UNet++比UNet好吗
4 一些思路
5 改进卷积结构5.1 转置卷积5.2 空洞卷积5.3 Depth-wise Convolution5.4 MBConv5.5 高效的Unet5.6 基于keras的代码实现

1 降采样和升采样

第一个问题: 降采样对于分割网络到底是不是必须的？问这个问题的原因就是，既然输入和输出都是相同大小的图，为什么要折腾去降采样一下再升采样呢？

理论回答是这样的: 降(下)采样的理论意义，它可以增加对输入图像的一些小扰动的鲁棒性，比如图像平移，旋转等，减少过拟合的风险&#

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1 降采样和升采样

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