深度学习：转置卷积

什么是转置卷积（Transposed Convolution）

转置卷积，又称反卷积（Deconvolution）或上采样卷积（Upsampling Convolution），是一种卷积操作，通常用于生成式模型或图像处理任务中，以增加特征图的空间分辨率。转置卷积的目的是将低分辨率的特征图还原到较高分辨率，即进行空间上采样。

正常卷积操作回顾

在标准卷积操作中，卷积核在输入特征图上滑动，计算局部区域的加权和，从而生成输出特征图。假设我们有以下参数：

• 输入特征图大小：$(H\times W)$
• 卷积核大小：$(K\times K)$
• 步幅：( S )
• 填充：( P )

输出特征图的大小为：

$$[Hout=\frac{H-K+2P}{S}+1]$$
$$[Wout=\frac{W-K+2P}{S}+1]$$

转置卷积的基本原理

转置卷积的操作可以被视为卷积的逆过程。其目的是将小的输入特征图扩展为更大的输出特征图。转置卷积通过插入零元素并使用卷积核计算来实现这一点。
转置卷积的计算步骤：

• 插入零元素（Zero-Insertions）：
  在输入特征图的元素之间插入零元素，增加特征图的尺寸。例如，假设步幅为 ( S )，在每个元素之间插入 ( S-1 ) 个零。

• 填充（Padding）：
  适当填充输入特征图，确保输出特征图具有预期的大小。通常填充策略与卷积核的大小和步幅相关。

• 卷积操作：
  使用标准卷积操作在填充后的特征图上应用卷积核，生成输出特征图。

假设我们有以下参数：

• 输入特征图大小：$(Hin\times Win)$
• 卷积核大小：$(K\times K)$
• 步幅：( S )
• 填充：( P )

输出特征图的大小为：
$$[Hout=(Hin-1)\times S-2P+K]$$
$$[Wout=(Win-1)\times S-2P+K]$$

应用场景

转置卷积广泛应用于以下场景：

• 生成对抗网络（GANs）：在生成器中使用转置卷积将低维噪声向量转换为高维图像。
• 图像超分辨率：从低分辨率图像重建高分辨率图像。
• 语义分割：将特征图还原为输入图像的尺寸以生成像素级别的分类图。

通过转置卷积，我们可以有效地对图像进行空间上采样，实现不同的图像生成和重建任务。