Deep learning 如何将keras中的一层采样增加到任意大小？
我想将一个层的大小（w，h，通道）上采样到（w'，h'，通道），但上采样2D层只能上采样到两倍大小Deep learning 如何将keras中的一层采样增加到任意大小？,deep-learning,keras,caffe,Deep Learning,Keras,Caffe,我想将一个层的大小（w，h，通道）上采样到（w'，h'，通道），但上采样2D层只能上采样到两倍大小 任何人都可以告诉我如何进行任何大小的上采样吗？Keras上采样2D可以上采样到不同的大小，而不仅仅是两倍大小。从Keras中，我们可以看到这是针对该层的： keras.layers.UpSampling2D（大小=（2,2），数据格式=无） 二维输入的上采样层 分别按大小[0]和大小[1]重复数据的行和列 默认的大小值实际上是（2,2），因此在这种情况下，上采样将加倍。通过指定所需的大小，您可以根
任何人都可以告诉我如何进行任何大小的上采样吗？Keras
上采样2Dkeras.layers.UpSampling2D（大小=（2,2），数据格式=无）大小（2,2）size=（3,3）作为替代方案，如果你想要一些真正针对你的案例的东西，你也可以。例如，Github关于创建自定义池功能的问题（与上采样层相反，因此很容易比较），它可以帮助您在需要此类自定义层时使用。感谢您的回复。我没有澄清我的问题。我只想把样本增加到五倍。因此，我将尝试您的建议来定义custon层。@spider如果您想向上采样五次（即每行和每列获得五次），请尝试使用
size=（5,5）