为什么要采用下采样-上采样这种模型结构？

下采样-上采样是一种常用的图像处理方法，它可以在不改变原始图像尺寸的情况下提高图像分辨率和质量。在深度学习中，下采样-上采样模型结构也被广泛应用于图像自编码器、图像分割等任务中。下采样可以压缩数据并提取特征，上采样则可以还原数据，保留重要信息。这种模型结构可以有效减少参数量，提高模型的训练速度和效率。