CNN下采样MNIST数据集

Question

对于我的深度学习课程，我需要实现一个与Tensorflow MNIST专家教程完全相同的神经网络。 ，

唯一的区别是我需要down-sampşe数据库，然后将它放入神经网络。我应该裁剪和调整大小，还是应该使用接受多种数据大小（28x28和14x14）的参数来实现神经网络。

张量教程中的所有参数都是静态的，所以我找不到用14x14图像提供算法的方法。我应该使用哪种工具进行“最佳”下采样？

Answer 1

您需要将输入图像的大小调整为固定大小（从描述中看，tp为14 * 14）。有不同的方法可以做到这一点，例如，您可以使用插值来调整大小，简单地裁剪图像的中心部分或某个角落，或随机选择一个或多个补丁（所有尺寸与网络输入相同）给图像。你也可以结合这些方法。例如，在VGG中，他们首先使用双线性插值来保留调整大小，然后从得到的图像中获取随机补丁（对于测试阶段，他们获得中心裁剪）。您可以通过以下链接找到TensorFlow VGG的预处理源代码： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/preprocessing/vgg_preprocessing.py

的示例代码的唯一参数在需要改变的是那些涉及到输入图像大小，你所提到的教程。例如，您需要将28s更改为14s，将784s更改为228s（这些仅仅是示例，还有其他需要更改的维度大小）。