对于去噪自编码器&＃xff0c;网上好多都是利用全连接神经网络进行构建&＃xff0c;我自己写了一个卷积、反卷积形式的去噪自编码器&＃xff0c;其中的参数调优如果有兴趣的话&＃xff0c;可以自行修改查看结果。
数据集使用最简单的mnist&＃xff1a;
array_raw &＃61; np.reshape(noise_test_x[index], newshape&＃61;[INPUT_HEIGHT, INPUT_WIDTH])array_raw &＃61; array_raw * 255image_raw &＃61; Image.fromarray(array_raw)if image_raw.mode !&＃61; &＃39;L&＃39;:image_raw &＃61; image_raw.convert(&＃39;L&＃39;)image_raw.save(&＃39;./pred/&＃39; &＃43; str(i * batch_size &＃43; index) &＃43; &＃39;_raw.png&＃39;)#break</code></pre> <p> </p><p><strong>去噪效果&＃xff1a;</strong></p><blockquote> <blockquote> <blockquote> <blockquote> <blockquote> <blockquote> <blockquote> <p><strong><img alt=)
参考&＃xff1a;https://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77529683
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