用卷积滤波器matlab代码-VDSR:非常深的超分辨率的实现

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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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