标签： tensorflow machine-learning keras neural-network computer-vision
我正在使用CNN建立编码器-解码器网络。我使用的是密集层，它们之间的可训练参数大大增加了。如果我去除致密层会怎样？这是网络性能的重大变化吗？
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这是一个很难回答的问题。也许您可以尝试一下，看看它如何影响训练效果？
卷积层的主要优点是它们减少了可训练参数的数量。也许您可以查看模型架构并使用步幅较高的卷积层来减少密集层之前的参数数量？这是很常见的方法。
另一种（通常是更简单的）替代方法是缩放图像，以便在预处理步骤中减小尺寸！