《表1 CAE网络架构：基于卷积自动编码的深度学习红外波段物体重建算法研究》

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《基于卷积自动编码的深度学习红外波段物体重建算法研究》

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对传统AE的架构改造主要有:首先，我们对卷积和反卷积层进行缩放，以实现28×28像素的目标图像尺寸。其次，我们用sigmoid层替换了tanh激活层，以获得更有效的误差反向传播，并提高了在低纹理图像数据集上训练的稳定性。我们对代码F的3个维度进行了实验，以找到重建质量和压缩率之间的折衷方案。CAE网络的最终架构如图2和表1所示。