用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的VDSR 使用非常深的卷积网络实现精确图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 VDSR 实施细节 网络架构 层 层数 过滤器尺寸 输入，输出通道 激活功能 输入层 1个 3 x 3 （1，64） ReLU 隐藏层 18岁 3 x 3 （64，64） ReLU 输出层 1个 3 x 3 （64，1） -- 实施细节 损失函数 均方误差（Euclidean损失） 剩余学习 正则化 与原始纸张不同，不使用正则化 优化 权重初始化：He方法 偏差初始化：零初始化 亚当优化器 学习率：0.0001 纪元：60 批次大小：128 每个时期的迭代次数：6418 没有学习率衰减，使用了梯度裁剪 训练数据集 使用具有数据增强（旋转或翻转）的291个图像数据集 资料扩充 以（1.0，0.9）比例缩小 旋转（0、90、180、270）度 左右翻转 生成了超过700,000个补丁对（最大20GB） 安装 git clone https://github.com/jinsuyoo/VDSR-Tensorflow.git 要求 您需要执

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