Сверточный автоэнкодер Keras: формы слоев

У меня есть список из примерно 70 000 обучающих изображений, каждое из которых имеет форму (количество цветовых каналов, ширина по высоте) = (3, 30, 30), и около 20 000 тестовых изображений. Мой сверточный автоэнкодер определяется как:

 # Same as the code above, but with some params changed
# Now let's define the model. 

# Set input dimensions:
input_img = Input(shape=(3, 30, 30))

# Encoder: define a chain of Conv2D and MaxPooling2D layers
x = Convolution2D(128, 3, 3, 
                  activation='relu', 
                  border_mode='same')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)
x = Convolution2D(64, 3, 3, 
                  activation='relu', 
                  border_mode='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)
x = Convolution2D(64, 3, 3, 
                  activation='relu', 
                  border_mode='same')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)

# at this point, the representation is (8, 4, 4) i.e. 128-dimensional

# Decoder: a stack of Conv2D and UpSampling2D layers
x = Convolution2D(64, 3, 3, 
                  activation='relu', 
                  border_mode='same')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Convolution2D(64, 3, 3, 
                  activation='relu', 
                  border_mode='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Convolution2D(128, 3, 3, 
                  activation='relu')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Convolution2D(1, 3, 3, 
                        activation='sigmoid', 
                        border_mode='same')(x)

autoencoder2 = Model(input_img, decoded)
autoencoder2.compile(optimizer='adadelta', loss='mse')

Это автоэнкодер из здесь.

Выдает ошибку:

Error when checking model target: expected convolution2d_14 to have shape (None, 1, 28, 28) but got array with shape (76960, 3, 30, 30)

что странно, потому что я явно изменил указанную форму ввода как (3, 30, 30). Есть ли какие-то особенности реализации, которые мне не хватает?


python keras autoencoder
person AndreyIto    schedule 27.08.2016    source источник
comment
Попробуйте этот ответ stackoverflow.com/questions/37793144/ < / а>   -  person Abhijay Ghildyal    schedule 28.08.2016

Ответы (3)


arrow_upward
2
arrow_downward

Вы забыли добавить border_mode = 'same' в последний слой свертки декодера.

person Md Shopon    schedule 17.09.2016

arrow_upward
0
arrow_downward

В https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html, они забыли добавить

'border_mode='same''.

Например, в вашем 2-м последнем сверточном слое;

x = Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu')(x)

person Nufa    schedule 03.03.2017

arrow_upward
0
arrow_downward

Вы должны изменить форму последнего сверточного слоя с (1,3,3) на (3,3,3) следующим образом:

decoded = Convolution2D(3, 3, 3, 
                    activation='sigmoid', 
                    border_mode='same')(x)
person random_user    schedule 10.03.2017