nn.ConvTransposed2d()-转置卷积过程详解

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分类专栏： 反卷积过程 卷积过程详解 文章标签： 卷积
于 2021-05-22 21:32:34 首次发布
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本文详细介绍了转置卷积的概念，包括其与普通卷积的区别，以及如何通过转置卷积扩大输出尺寸。还探讨了在Pytorch中nn.ConvTranspose2d函数的使用，包括参数解释和转换为直接卷积的步骤。

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转置卷积过程详解

转置卷积又称反卷积，逆卷积。在主流的深度学习框架之中，如Tensorflow，Pytorch,Kreas中的函数名都是conv_transpose。卷积的动态图解可以点此链接查看。
将一个4X4的输入通过3X3的卷积核核进行普通卷积后（无padding,stride=1）,将得到2X2的输出。而转置卷积将一个2X2的输入通过同样的3X3的卷积核，将得到一个4X4的输出。这看起来像是普通卷积的逆过程。事实上，这两者没有任何关系，操作过程也是不可逆的。

普通卷积（直接卷积）

在这里插入图片描述

但在实际计算中，并不是通过卷积核在输入上进行滑动计算，效率太低，而是将卷积核转换为等效矩阵，将输入转化为向量，通过输入向量核卷积核矩阵的相乘获得输出向量。输出的向量经过整形便可得到我们的二维输出特征。

具体操作如下图所示，由于一个3X3的卷积核要在输入上不同位置卷积卷积4次，所以通过补0的方式，将卷积核分别置于一个4X4矩阵的四个角落，这样我们的输入可以直接和这四个4X4的矩阵进行卷积，而舍去了滑动操作。
在这里插入图片描述
进一步我们将输入拉成长向量，四个4X4的卷积核也进行拼接，如下图
在这里插入图片描述

我们记向量化的图像为 I T I^{T} IT， 向量化的卷积矩阵为 C C C，输出特征向量为 O O

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