Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。スタック・オーバーフローはプログラマーとプログラミングに熱心な人のためのQ&Aサイトです。739件21畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の入力画像について質問です。既存のモデルを使う場合入力画像のサイズが決まっていますが、ほとんどの画像の場合、サイズはバラバラだと思います。そこで質問なのですが、CNNの入力用に大きな画像の解像度を落として小さな画像を生成するとCNNの精度はどのように変わるのでしょうか。180x50の画像を32x32にスケールダウンすると精度が落ちたりするのでしょうか。その逆に小さい画像を大きくした場合に精度はどうなりますか。票1ケースバイケースかと思われますが、もともと畳み込み/プーリング自体がある意味「ぼやけさせる」行為になりますので各ラベル一律、一様にスケーリングを行った場合には影響はないかと思います。あるラベル画像はスケールアップ、あるラベルの画像はスケールダウン等になってしまうと画像加工自体がラべリングに影響してしまうので誤判定が多くなってしまうと思います。(スケーリング結果自体が学習結果に反映されてしまう。|回答スタック・オーバーフローに参加してくれて、ありがとうございます!質問の回答を共有してください。回答を説明し、自分の検討結果も共有してください。意見を述べること(意見を述べるなら、参照リソース、自分の経験で意見をサポートしてください)さらにサポートが必要な場合このヘルプを参考してください。“回答を投稿”をクリックすることで利用規約、プライバシーポリシー、及びクッキーポリシーに同意したものとみなされます。タグが付いた他の質問を参照するか、自分で質問をする。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。