卷积神经网络设计输入层图片大小能很大吗??
很遗憾的告诉你，基本上不可能。你要是不错切割或者降低分辨率的话，内存开销太大了。
■网友
这个问题我太熟悉了，刚参加了两届camelyon的乳腺癌组织切片的比赛，简单而言，你如果50000级别的图像是可以读到内存中的，但是存在了两个问题:1. 切片中有80%的区域是非组织区域，属于无任何价值的区域，所以这部分如果直接送入网络毫无价值。2. 你所说的50000大小应该是第二等级的分辨图像，第一等级大概在10w到30w大小，如果用高等级的，势必会造成信息损失和误判问题。具体细节准备好好更新一下，静待。
■网友
5万*5万好大啊,一般ImageNet都是224*224的,这么大的图片肯定吃不消,缩小到1024*1024会丢失很多信息吗?, 假设就算缩小1024*1024的,你的网络结构层数也不能设计地太深,不然太占显存,batchsize也设置很小
■网友
不可能，那网络层数得多少层呀？
如果增大卷积核，那连接数得多大呀？
如果多加几个下采样，那和你一开始就把图片缩小有什么区别？
■网友
【卷积神经网络设计输入层图片大小能很大吗??】 考虑使用PCA(主成分分析）进行降维
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