使用y-net网络，添加全连接层从65536个神经元降到4096神经元，输出图有黑点是什么原因

在使用 Y-Net 网络时，将 65536 个神经元降到 4096 个神经元的全连接层可能会导致信息的丢失。黑点的出现可能是因为模型没有学习到图像的全局信息，导致输出图像上有一些部分缺失或出现了噪点。

一种可能的解决方案是，尝试增加全连接层的神经元数量，以便更好地保留输入图像的信息。另一种解决方案是，使用更深层的神经网络，例如 ResNet 或 DenseNet 等，这些网络结构可以更好地保留图像的全局信息。

此外，你还需要检查你的训练数据和训练过程是否正确，确保数据集的质量和数量足够。你也可以尝试使用其他图像处理技术，例如数据增强、归一化等，来提高模型的性能。

最后，这个问题的根本原因可能还需要进一步的分析和调试，我建议你对模型进行更深入的调试和分析，以便找到问题的真正原因并解决它。

相关问题

使用全连接层缩小输出后显示黑点

可能的原因有很多，以下是一些可能导致这种情况的原因：

1. 数据输入不正确。请检查你的数据，确保它们符合你的预期格式和范围。

2. 模型参数设置不正确。请确保你的模型参数正确设置，例如激活函数、学习率、迭代次数等等。

3. 模型结构不合适。可能是你的模型结构不适合你的数据集，或者你的模型过于复杂，导致过拟合。

4. 训练数据不足。如果你的训练数据太少，你的模型可能会受到噪声的影响，导致输出不正确。

如果你能提供更多的细节，比如你使用的是哪种框架、你的模型结构、数据集等等，我可以给出更具体的建议。

1. 使用任何语言，构造一个自动下载程序，每天从这个网页获取当天的图片，并按照图里的日期，存储到磁盘指定目录。 要求目录按年存储，每天一张图片。每天确保下载成功，没有的话一直尝试直到成功为止， 不要重复高频下载，可能会被封锁。 2. 每天图片下载到后，用任何语言写一个程序，自动识别途中的绿线上的黑点坐标， 并按照绿线上的顺序从开始到结束的顺序输出每个点的坐标，及其所在象限， 图上分了8个象限， 每个点需要输出象限编号。 3. 绿线的起点是较粗的位置， 终点是较细的位置。 需要输出的坐标是在chart里的 x， y坐标。 4. 需要输出的内容要求：每个点1行，每行包含信息：点的序号、x轴坐标、y轴坐标、模（x平方+y平方 开根）、象限编号。 每个列之间豆号分割。比如第一个黑点应该输出的内容为：1，-3.6，2.05 ，4.14，8

我可以回答这个问题。这个问题需要使用编程语言来实现。可以使用Python或者Java等语言来编写自动下载程序和自动识别程序。对于自动下载程序，可以使用requests库来获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析网页内容，使用urllib库来下载图片。对于自动识别程序，可以使用OpenCV库来识别图片中的黑点坐标，并使用数学公式计算出每个点的模和象限编号。最后，将每个点的信息按照要求输出即可。