【问题标题】:conv2d and conv2d_transpose with stride=1conv2d 和 conv2d_transpose 步幅=1
【发布时间】:2019-03-11 17:10:28
【问题描述】:

使用 stride=1 的 conv2d_transpose 的工作是否与 conv2d 层相同?既然stride=1没有做upscaling,那么conv2d_transpose层产生的结果能和conv2d层产生的结果一样吗?

【问题讨论】:

    标签: tensorflow machine-learning keras computer-vision


    【解决方案1】:

    确实,只要填充也是正确的,你可以看到清晰的例子here但我会参考两个来演示(蓝色是输入,绿色是输出,3x3 conv):

    • 卷积,相同的填充,没有步幅:

    • 转置卷积,相同的填充,没有步幅:

    如您所见,它们是相同的。

    但是如果我们有没有填充和没有步幅的转置卷积会发生什么:

    所以我会说它取决于两者,填充和步幅是否与 conv. 如果您想深入了解转置卷积层,请查看this answer

    【讨论】:

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