DemzufolgePapie, die Ausgabeform istN + H - 1, N ist die eingegebene Höhe oder Breite,H ist die Höhe oder Breite des Kernels. Dies ist ein offensichtlicher umgekehrter Prozess der Faltung. DiesLernprogram gibt eine Formel zur Berechnung der Ausgangsform der Faltung an, die @ i(W−F+2P)/S+1, W - Eingabegröße,F - Filtergröße,P - Polstergröße,S - Schritt. Aber in Tensorflow, es gibt Testfälle wie:

  strides = [1, 2, 2, 1]

  # Input, output: [batch, height, width, depth]
  x_shape = [2, 6, 4, 3]
  y_shape = [2, 12, 8, 2]

  # Filter: [kernel_height, kernel_width, output_depth, input_depth]
  f_shape = [3, 3, 2, 3]

So verwenden wiry_shape, f_shape undx_shape, gemäß Formel(W−F+2P)/S+1 zur Berechnung der PolstergrößeP. Von(12 - 3 + 2P) / 2 + 1 = 6, wir bekommenP = 0.5, das keine ganze Zahl ist. Wie funktioniert die Dekonvolution in Tensorflow?