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2、网络搭建SRCNN仅仅包含3个卷积层，并使用两个ReLU激活函数，自己在其论文中也没有找到是否使用sigmoid或者tanh作为其最后一层的激活函数。此外，论文中的网络参数使用高斯初始化，均值为0，标准差为0.001。
经典论文复现|基于深度卷积网络的图像超分辨率算法.笔者本次选择复现的是汤晓鸥教授和何恺明团队发表于2015年的经典论文——SRCNN。.超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和...
SRCNNSRCNN有以下几个操作：如下图所示：patchextractionandrepresentation即一个可以产生n1个featuremap的卷积层。non-linearmapping环节，我们希望将每一个n1维的向量映射到n2维的向量，可以用1×1的kernel实现。
论文地址：[1501.00092]ImageSuper-ResolutionUsingDeepConvolutionalNetworks代码地址：tensorflow版源码解析目录：图像超分辨-SRCNN（目录）网络结构第一层CNN：对输入图片的特征提取。（9x9x64卷积核）第二层CNN：对第一层提取的...
SRCNN论文与应用简介：基于深度学习的图像超分辨率方法版权声明：未经同意，禁止转载。（更新时间：2020-10-08）|个人笔记，仅供参考。本文属于：动漫线稿自动上色-系列论文解读目录1.论文基本信息2.线稿自动上色与超分辨率3.超...
我们发现SRCNN很难训练。它对超参数的变化非常敏感，论文中展示的设置（前两层的学习率为10-4，最后两层的学习率为10-5，使用SGD优化器）导致PyTorch实现输出次优结果。我们观察到在不同的学习率下，输出结果有一些小的改变。
2、网络搭建SRCNN仅仅包含3个卷积层，并使用两个ReLU激活函数，自己在其论文中也没有找到是否使用sigmoid或者tanh作为其最后一层的激活函数。此外，论文中的网络参数使用高斯初始化，均值为0，标准差为0.001。
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我们发现SRCNN很难训练。它对超参数的变化非常敏感，论文中展示的设置（前两层的学习率为10-4，最后两层的学习率为10-5，使用SGD优化器）导致PyTorch实现输出次优结果。我们观察到在不同的学习率下，输出结果有一些小的改变。
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