跟李沐学AI:转置卷积

定义

卷积不会增大输入的高宽,通常卷积层后高宽不变或减半。转置卷积则可以用来增大输入的宽高。

转置卷积是一种卷积,它将输入和核进行了重新排列,通常用作上采用。

如果卷积将输入从(h, w)变为(h', w'),同样超参数的情况下,转置卷积将(h', w')变为(h, w)

 input中的每个元素分别乘以卷积核中的所有元素,最后所有中间结果相加以获得最终结果。

举个例子

当转置卷积的填充为0时,将转置卷积的输入填充k-1(k为kernel_size),将转置卷积的核矩阵上下左右翻转,然后做正常卷积可以得到和填充翻转前的转置卷积的相同结果。 

当转置卷积的填充为p时, 将转置卷积的输入填充k-p-1,将转置卷积核上下、左右翻转然后做正常卷积,得到相同结果。

正常卷积中,步幅使高宽成倍减少。转置卷积中,步幅使高宽成倍增加。

当填充为p步幅为s时,在行和列之间插入s-1行,然后将输入填充k-p-1,将转置卷积核矩阵上下左右翻转然后做正常卷积,得到转置卷积相同结果。 

形状换算

输入高宽为n,核大小为k,填充p,步幅s。

转置卷积:n'=sn+k-2p-s。卷积:n'=[(n-k-2p+s)/s]

如果转置卷积想让高宽成倍增加,k=2p+s,同理,卷积想让高宽成倍减少,k=2p+s

总结

转置卷积神经网络也是一个卷积神经网络,只是对输入和核做了特殊变换,实现上采样目的。

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