Вернуться к статье
Использование сверточных нейронных сетей для удаления шума и восстановления изображений в медицинской и телеметрической практике
Таблица 3 - Архитектура предложенного сверточного автоэнкодера
Блок | Слой | Параметры | Размер выхода |
Вход | Входной слой | 128×128×1 (градации серого) | 128×128×1 |
Кодировщик-1 | Свёрточный слой + ReLU | 32 фильтра, размер ядра 3×3, режим «same» | 128×128×32 |
- | MaxPooling | окно 2×2 | 64×64×32 |
Кодировщик-2 | Свёрточный слой + ReLU | 64 фильтра, размер ядра 3×3 | 64×64×64 |
- | MaxPooling | окно 2×2 | 32×32×64 |
Узкое место (bottleneck) | Свёрточный слой + ReLU | 128 фильтров, размер ядра 3×3 | 32×32×128 |
Декодировщик-1 | Транспонированная свёртка + ReLU | 64 фильтра, размер ядра 3×3, шаг 2 | 64×64×64 |
Декодировщик-2 | Транспонированная свёртка + ReLU | 32 фильтра, размер ядра 3×3, шаг 2 | 128×128×32 |
Выход | Свёрточный слой + Sigmoid | 1 фильтр, размер ядра 3×3, режим «same» | 128×128×1 |