训练集和验证不同维度的集合

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我正在Keras培训超级解析网络。我有一个训练集与尺寸图像（64,64），我有尺寸图像（128,128），我想用作验证集合。具有不同维度的验证集有意义吗？或者两套都必须是相同的尺寸？训练集和验证不同维度的集合

让我从一个问题开始。

我们是否需要CNN的相同大小的图像？

直到在网络末端使用完全连接的图层为止，您无需使用相同尺寸的图像。

2017-09-01 09:46:21

不，我的网络完全是卷积。实际上，如果我使用大小为64x64的图像作为验证集，我的网络似乎会过度**但如果我使用128x128大小的图像作为验证集，则没有问题。但我不知道这是否有意义“比较”不同尺寸 –

不，不存在具有不同尺寸的验证集合图像的问题。但是，你的意思是“我使用尺寸为64x64的图像作为验证集，我的网络似乎是过度拟合的，但如果我使用尺寸为128x128的图像作为验证集，则没有问题”？ –

当我的验证集是64x64的图像时，验证损失始终高于训练损失。当我使用128x128的图像作为验证时，我的验证损失低于训练期间的训练损失 –

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