直接在unet的最后添加一个全连接层合理吗？

Question

如果想用unet解决一个类似回归的问题，输入为图像输出为一串系数，可以直接在unet的上采样之后添加一个全连接层吗？这样合理吗？其他卷积神经网络好像都是下采样之后再加全连接层。

Answer 1

码字不易，有用望采纳 答案参考Chatgpt解答

在使用UNet解决类似回归问题时，您可以在上采样之后添加一个全连接层。这种做法是合理的，并且在某些情况下是有效的。
UNet是一种用于图像分割的深度学习架构，它具有编码器-解码器结构和跳跃连接。在解码器部分，通过上采样和特征融合来还原输入图像的空间分辨率。在这个过程中，您可以在解码器的最后一层添加一个全连接层，将其用于回归任务。
通过在UNet的上采样之后添加全连接层，您可以将特征映射转换为一串系数或回归输出。全连接层可以接收解码器输出的特征图，并将其转换为您所需的输出形式。您可以根据问题的具体要求来设计全连接层的输出大小和激活函数。
然而，需要注意的是，在设计网络架构时，确保全连接层的输出与您的问题和目标相匹配。您可能需要对全连接层进行适当的调整，以便输出适合您要解决的回归问题的系数。
综上所述，向UNet的上采样之后添加一个全连接层是合理的，并且可以用于解决类似回归的问题。但是，具体的架构设计应该根据您的问题和数据集的特点进行调整和优化。