转置卷积方法

一、定义

1、卷积神经网络层通常会减少(或保持不变)采样输入图像的空间维度(高和宽),另一种类型的卷积神经网络层,它可以增加上采样中间层特征图的空间维度, 用于逆转下采样导致的空间尺寸减小。

2、转置卷积(感觉就是卷积的反过来)也是一种卷积

(1)卷积做下采样(减少特征图的空间分辨率的过程),转置卷积做上采样(增加特征图的空间分辨率)。

(2)转置卷积操作

(3)形状换算

二、操作

1、对输入矩阵X和卷积核矩阵K实现基本的转置卷积运算

def trans_conv(X, K):h, w = K.shape#卷积输出尺寸是(x-h)/s+1,(x-w)/s+1Y = torch.zeros((X.shape[0] + h - 1, X.shape[1] + w - 1))for i in range(X.shape[0]):for j in range(X.shape[1]):Y[i: i + h, j: j + w] += X[i, j] * Kreturn Y

也有api实现

X, K = X.reshape(1, 1, 2, 2), K.reshape(1, 1, 2, 2)
tconv = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, bias=False)
tconv.weight.data = K
tconv(X)

2、填充、步幅和多通道

X = torch.rand(size=(1, 10, 16, 16))
conv = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5, padding=2, stride=3)
tconv = nn.ConvTranspose2d(20, 10, kernel_size=5, padding=2, stride=3)
tconv(conv(X)).shape == X.shape

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