标签： deep-learning autoencoder batch-normalization
我正在研究自动编码器网络，输出医学图像。图像像素值是定量的并且范围为[0 inf]。我的网络输入也是范围[0 inf]的定量。基本上，如果输入像素值增加10倍，则输出像素值也应如此。
我见过的大多数作品都使用缩放为[0 255]的图像。由于我想保留输出的实际缩放和定量信息，我的问题是：在自动编码器中使用批量规范化层是否合适？或者所有缩放都会丢失，只剩下相对像素信息？
我很感激任何想法！ ：）