返回信息流感觉自己算个刚入门深度学习的小白吧，最近需要实现一个自动编码器，输入图片重构图片的这种，先尝试从网上找了一些代码，但是都比较简单，大多以Mnist数据集为例，直接用效果不是很好，所以需要自己重新修改一下网络。虽然看了一下大体架构都差不多，但是具体自己写时应该用多少层，每一层多少个卷积核设置等等就成了大问题，每次写出来一个网络，在服务器上跑一次都要三个小时，看看效果，不行就继续加一层或者减一层，改改参数啥的，感觉效率很低，也不知道往什么方向去尝试，想问问大家有什么好的建议吗？目前感觉网络写浅一点，效果稍微好点，但是还是达不到重构出来的目的，可能这是新手都要经历的吧，想请教一下大家的看法。还是说不要去自己写，多花时间去找别人写好的（这个其实也找了，没找到能直接用的）。谢谢！
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #37168同步于 2020/10/18
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深度学习相关问题 新手求教
AH1377577935
2020/10/18镜像同步11 回复
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9 条回复
有按照一些教程和AE的代码复现，架构可以跑通，但是效果不太好，针对具体任务自己用的话需要进行修改，这个时候就不太知道应该怎么改了，是增加还是减少层数，还是改其他的地方，感觉没有什么方向
【 在 jackling (【意涵团】谷西决) 的大作中提到: 】
: pixel to pixel 任务，可以找个例如 人脸超分辨率 这种模型来复现玩一玩
好的，谢谢，就是一整套训练跑下来几个小时，感觉效率不高（可能都要经历的吧），调网络架构或者参数啥的没啥具体方向，感觉有点碰运气的感觉?
【 在 tellw (丘雁山) 的大作中提到: 】
: 多做实验吧，理论和实践相结合（废话
说不定是把数据洗一洗就好了，如果这个任务是可学习的，baseline效果都不会太差
【 在 AH1377577935 的大作中提到: 】
: 有按照一些教程和AE的代码复现，架构可以跑通，但是效果不太好，针对具体任务自己用的话需要进行修改，这个时候就不太知道应该怎么改了，是增加还是减少层数，还是改其他的地方，感觉没有什么方向
minist就是稍微入下门，如果你想正经做科研。一般是先确定你的任务，然后用backbone来跑baseline，再往baseline上面加你看论文或者灵光一现来的灵感。可不是随便增加减少层数来实现的。
【 在 AH1377577935 的大作中提到: 】
: 有按照一些教程和AE的代码复现，架构可以跑通，但是效果不太好，针对具体任务自己用的话需要进行修改，这个时候就不太知道应该怎么改了，是增加还是减少层数，还是改其他的地方，感觉没有什么方向
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