什么是多输入单输出 多输入多输出模型

基础较薄弱 不太清楚 能不能举个例子
单输出 多输出模型

这种拓扑图是多输入单输出吗

2输入2输出吧应该是

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7553538
• 你也可以参考下这篇文章：图像重建后由于图像块拼接出现图像块效之优化方案
• 除此之外, 这篇博客: 【图像压缩】使用调制自编码器实现可变比特率图像压缩中的 绪论 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 基于CNN的图像压缩方法往往针对不同的率失真（rate-distortion tradeoff）训练不同的模型，需要浪费空间存储多个模型。

  [1]中在瓶颈表示（latent/bottleneck representation）被量化之前，引入缩放参数，缩放瓶颈表示。首先重写目标函数为：

  

  其中和/都是point-wise操作，为减少需要训练的参数，空间维度共享缩放参数。之后在预训练好的模型基础上，固定encoder和decoder，针对不同的 fine tune。最终可以得到一个缩放参数图（其中不同的线代表不同的tradeoff ，一个蓝点代表一个系数（一个位置的隐层表示）的缩放参数）：

  

  这种方法的缺陷：1）只考虑了瓶颈表示不同通道的重要性 2）自编码器只对一个特定的R-D tradeoff优化（通常是高比特率），导致了在比特率时性能表现下降，比特率可变化范围窄。

• 您还可以看一下 童金浩老师的架构师转型方法与架构设计理论：向大数据架构师转型课程中的 架构设计与架构师_03：架构师角色小节, 巩固相关知识点