【mxnet】反卷积（转置卷积）参数设置

反卷积是与卷积相反的操作，可用于实现上采样，具体可见链接

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mxnet 中可实现反卷积的方法为：mxnet.gluon.nn.Conv2DTranspose

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如何设置反卷积的参数，以使反卷积后的图像大小恰好是卷积前的2倍/4倍/8倍呢

输出大小计算公式：

out = (in - 1) × strides - 2 × padding + kernel_size

其中：

• out为输出大小，
• in为输入大小，
• padding为边界填充，
• strides为步长，
• kernel_size为卷积核大小

如果想实现的放大倍数为f（偶数）通常的设置为：

• kernel_size = 2f
• strides = f
• padding = f/2

可证明：

out = (in-1) × f - 2 × f/2 + 2 × f = in × f - f - f + 2 × f = in × f

恰好实现f倍的上采样