output_padding的作用是: 当stride > 1时,Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效地增加计算出的输出形状来解决这种模糊性。 首先我们要认同一个前提: 大多数情况下我们都希望经过卷积/反卷积处理后的图像尺寸比例与步长相等,即输入特征图大小/输出特征图大小 = stride,也就是same模...
小内核跨步的 ZEROS 示例 >>> conv2d_tr = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1,kernel_size=1,padding='same',strides=2)>>> conv2d_tr(np.ones([1,2,2,3],dtype=np.float32)).numpy().shape (1,4,4,1)>>> conv2d_tr(np.ones([1,2,2,3],dtype=np.float32)).numpy() array([[[0.70...
output_padding的作用是: 当stride > 1时,Conv2d将多个输入形状映射到相同的输出形状。output_padding通过在一边有效地增加计算出的输出形状来解决这种模糊性。 首先我们要认同一个前提: 大多数情况下我们都希望经过卷积/反卷积处理后的图像尺寸比例与步长相等,即输入特征图大小/输出特征图大小 = stride,也就是same模...
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