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transposed convolution

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23 Dec 2017

看上图,反卷积从直观上讲,是用 input 乘上 卷积核,输出是跟卷积核的形状相同的。

如果 1 个 input,经过一个 3x3 的 kernel,得到的反卷积的结果就是一个 3x3 的 output。stride 控制 input 产出的 output 之间重叠的程度,重叠部分相加。

上面图片我展示了卷积核反卷积之间的不同,在下面这一部分中,可以看到,input a 在 经过 (x,y,z) 卷积之后,输出的结果和 b, c 的输出是有重叠的。这种直观上理解的操作可以通过标准的卷积操作的 Matrix 的转置得到,这就是 transpose convolution。

反卷积这个名字本身是一个 misleading 的 term,实际上他跟卷积是两回事。

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