《表1 参数设置：预训练网络引导的人脸图像超分辨率重建》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
将训练集输入到网络中进行模型训练，训练过程涉及到的参数有：batch＿size大小、学习率、激活函数、优化方法选取和损失函数中margin的大小，如表1所示。
| 图表编号 | XD00157234000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.06.25 |
| 作者 | 徐文博、孙广玲、陆小锋 |
| 绘制单位 | 上海大学通信与信息工程学院、上海大学通信与信息工程学院、上海大学通信与信息工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 围岩物理力学参数：梯度指导的快速轻型超分辨率重建密集残差网络》2021.04.15
- 《表1 网络各层参数设置：用于图像超分辨的密集跳跃注意连接网络》2020.12.05
- 《表1 4种训练集的参数：RAISR算法在遥感图像超分辨率重建中的可行性》2020.06.20
- 《表1 残差学习实验：功能型复合深度网络的图像超分辨率重建》2020.08.01
- 《表1 先进方法概述：基于轻量自动残差缩放网络的图像超分辨率重建》2020.05.10
- 《表1 损失函数对比：生成对抗网络的单图像超分辨率重建方法》2020.09.01
- 《表2 基于逐像素作差损失与基于感知损失的多任务联合学习的人脸超分辨网络在Celeb A测试集上的重建效果对比》2020.02.16
- 《表1 单任务人脸超分辨网络与多任务联合学习的人脸超分辨网络在Celeb A测试集上的重建效果对比》2020.02.16
- 《表1 卷积参数表：生成式对抗网络的图像超分辨率重建》2020.02.25
- 《表2 客观评价值：生成式对抗网络的图像超分辨率重建》2020.02.25
- 《表1 实验环境参数：基于残差通道注意力网络的医学图像超分辨率重建方法》2020.01.25
- 《表3 LFW,ORL和Yale人脸图像超分辨率重建所需时间(s)》2020.02.20
- 《表2 人脸数据库的超分辨率重建结果》2020.02.20
- 《表1 模型简化测试：多阶段融合网络的图像超分辨率重建》2019.08.16
- 《表2 k值分析：多阶段融合网络的图像超分辨率重建》2019.08.16
- 《表5 算法定量对比：一种拉普拉斯金字塔结构的团网络超分辨率图像重建算法》2019.08.01
- 《表5 训练时间比较：基于复合卷积神经网络的图像超分辨率算法》2019.07.01
- 《表3 线性拟合参数：辐射保真的红外遥感图像超分辨率重建》2019.04.20
- 《表5 辐射状靶标图像超分重建前后参数以及分辨率》2019.12.20
- 《表8 辐射状靶标图像超分重建前后参数以及分辨率》2019.12.20