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因此，我目前正試圖通過修改this repository（原始超分辨率CNN的張量流實現）來實現快速超分辨率CNN（this paper）。實施超分辨率CNN的難題
問題是，網絡在幾個時代瞬間達到高損失，然後立即停止學習，無論我重置網絡多少次，它總是收斂到完全相同的高損失。如果我嘗試前饋圖像，結果會變成灰色陰影。
另一方面，雖然如果我將第一個卷積層直接連接到最終解卷積層，網絡實際上會訓練並且前饋會創建一個新的放大圖像。當然，這個網絡太淺，不能真正學習任何真實的功能。
所以我想知道的是我的第一個卷積層conv1和我的最後一層conv8之間出了什麼問題？
這些都是網絡層：
# Feature Extraction
conv1 = prelu(tf.nn.conv2d(self.images, self.weights['w1'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME') + self.biases['b1'], 1)
# Shrinking
conv2 = prelu(tf.nn.conv2d(conv1, self.weights['w2'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME') + self.biases['b2'], 2)
# Mapping
conv3 = prelu(tf.nn.conv2d(conv2, self.weights['w3'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME') + self.biases['b3'], 3)
conv4 = prelu(tf.nn.conv2d(conv3, self.weights['w4'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME') + self.biases['b4'], 4)
conv5 = prelu(tf.nn.conv2d(conv4, self.weights['w5'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME') + self.biases['b5'], 5)
conv6 = prelu(tf.nn.conv2d(conv5, self.weights['w6'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME') + self.biases['b6'], 6)
# Expanding
conv7 = prelu(tf.nn.conv2d(conv6, self.weights['w7'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME') + self.biases['b7'], 7)
# Deconvolution
deconv_output = [self.batch_size, self.label_size, self.label_size, 1]
deconv_stride = [1, self.scale, self.scale, self.c_dim]
conv8 = tf.nn.conv2d_transpose(conv7, self.weights['w8'], output_shape=deconv_output, strides=deconv_stride, padding='SAME') + self.biases['b8']
各自的重量和偏見：
self.weights = {
'w1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 56], stddev=1e-3), name='w1'),
'w2': tf.Variable(tf.random_normal([1, 1, 56, 12], stddev=1e-3), name='w2'),
'w3': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 12, 12], stddev=1e-3), name='w3'),
'w4': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 12, 12], stddev=1e-3), name='w4'),
'w5': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 12, 12], stddev=1e-3), name='w5'),
'w6': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 12, 12], stddev=1e-3), name='w6'),
'w7': tf.Variable(tf.random_normal([1, 1, 12, 56], stddev=1e-3), name='w7'),
'w8': tf.Variable(tf.random_normal([9, 9, 1, 56], stddev=1e-3), name='w8')
}
self.biases = {
'b1': tf.Variable(tf.zeros([56]), name='b1'),
'b2': tf.Variable(tf.zeros([12]), name='b2'),
'b3': tf.Variable(tf.zeros([12]), name='b3'),
'b4': tf.Variable(tf.zeros([12]), name='b4'),
'b5': tf.Variable(tf.zeros([12]), name='b5'),
'b6': tf.Variable(tf.zeros([12]), name='b6'),
'b7': tf.Variable(tf.zeros([56]), name='b7'),
'b8': tf.Variable(tf.zeros([1]), name='b8')
}
謝謝！