DeconvolutionLayer

DeconvolutionLayer[n,sz]

表示有 n 个输出通道并使用大小为 sz 的内核计算去卷积的可培训的去卷积网络层.

DeconvolutionLayer[n,{s}]

表示执行内核大小为 s 的一维去卷积的层.

DeconvolutionLayer[n,{h,w}]

表示执行内核大小为 h×w 的二维去卷积的层.

DeconvolutionLayer[n,kernel,opts]

包括初始内核和其他参数的选项.

更多信息和选项

  • DeconvolutionLayer[…][input] 显式计算把网络层应用到 input 后所得的输出.
  • DeconvolutionLayer[…][{input1,input2,…}] 显式计算每个 inputi 的输出.
  • 可以包含下列可选参数：
  • "Biases" Automatic初始的核偏差向量
    "ChannelGroups"1通道组的数量
    "Dilation" 1膨胀因子
    Interleaving False通道维度的位置
    LearningRateMultipliersAutomatic内核权重和/或偏差的学习速率倍增器
    PaddingSize 0从输出去除的填充数
    "Stride" 1使用的卷积步长大小
    "Weights" Automatic初始的核权重矩阵
  • PaddingSize 的设置可以是以下格式：
  • n在每个维度的首尾各裁剪 n 个元素
    {n1,n2,…}用 n 个元素裁剪第 i 个维度的开头和结尾
    {{n1,m1},{n2,m2},…}用开头的 ni 元素和结尾的 mi 元素裁剪第 i 个维度
    "Same"裁剪每个维度，使输出大小等于输入大小乘以步幅
  • "Dilation" 和 "Stride" 的设置可以是以下格式：
  • n对所有维度使用值 n
    {…,ni,…}对第 i 维使用值 ni
  • 通过设置 "ChannelGroups"g，将 m 个输入通道和 n 个输出通道分别划分为 g 个由 m/g 个和 n/g 个通道形成的组，其中 m 和 n 要能被 g 整除. 分别执行连接第 i 组输入通道和第 i 组输出通道的反卷积，并在结果中将结果顺连起来. 每个输入/输出通道组合由 n/g×m/g 反卷积相连，所以设置 "ChannelGroups"g 有效地将不同反卷积的数量从 n×m 减少到 n×m/g.
  • 在 Automatic 设置下，当使用 NetInitialize 或 NetTrain 时会自动添加权重和偏差.
  • 设置 "Biases"->None 指定不使用偏差.
  • 当设置为 InterleavingFalse，通道维度是输入和输出数组的第一维.
  • 当设置为 InterleavingTrue，通道维度是输入和输出数组的最后一维.
  • 如果添加了权重和偏差，DeconvolutionLayer[…][input] 会通过应用层显式计算输出.
  • DeconvolutionLayer[…][{input1,input2,…}] 会为每个 inputi 显式计算输出.
  • 当 NumericArray 作为输入时，输出将是 NumericArray.
  • NetExtract 可用于从一个 DeconvolutionLayer 对象中提取权重和偏差.
  • DeconvolutionLayer 通常用于 NetChain、NetGraph 等的内部.
  • DeconvolutionLayer 暴露了下列接口以方便 NetGraph 等使用：
  • "Input"三阶数组
    "Output"三阶数组
  • 当不能从一个大型网络中的其它网络层推断出来时，选项 "Input"->{d1,d2,d3} 可被用于修正 DeconvolutionLayer 中输入的维度.
  • 给出维度大小为 d1×d2×d3 的输入数组，输出数组的维度大小为 ××，其中通道大小 =n 且大小 d2 和 d3 是根据 =s(di-1)+df(k-1)+1-pb-pe 变换得到，其中，df 是膨胀因子，/ 是轴开始/结束时的填充尺寸，k 是内核尺寸，s 是每个维度的步幅尺寸.
  • Options[DeconvolutionLayer] 给出构建网络层的默认选项的列表. Options[DeconvolutionLayer[…]] 给出在一些数据上运行网络层的默认选项列表.
  • Information[DeconvolutionLayer[…]] 给出关于该网络层的报告.
  • Information[DeconvolutionLayer[…],prop] 给出 DeconvolutionLayer[…] 的属性 prop 的值. 可能的属性与NetGraph 一样.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

创建一个有五个输出通道和核的大小为 2×2 的 DeconvolutionLayer：

创建一个随机初始化的 DeconvolutionLayer，同时指定输入维度：

把这个层应用于一个输入数组以产生一个输出数组：

创建一个随机初始化的 DeconvolutionLayer，接受一幅图像，产生一幅图像：

对图像应用该层：

将该层逐项作用于一批输入：

选项  (10)

Interleaving  (1)

创建一个带有 InterleavingFalse 和一个输入通道的 DeconvolutionLayer：

创建一个带有 InterleavingTrue 和一个输入通道的 DeconvolutionLayer：

PaddingSize  (4)

默认情况下，输出不会进行裁剪：

使用 PaddingSizen 按固定值裁剪：

按特定数量裁剪每个维度：

使用填充让输出维度等于输入维度：

这与 PaddingSize "Same" 等价：

一般来说，PaddingSize "Same" 给出的输出大小等于输入大小乘以步幅：

"Stride"  (1)

使用较大的步长来增大输出的维度：

"Dilation"  (2)

对给定维度应用大小为 n 的膨胀因子实际上是将内核应用于输出数组的相隔距离为 n 的元素.

创建一个一维的膨胀因子为 2 的 DeconvolutionLayer：

对输入应用网络层：

创建一个二维的膨胀因子为 5 的随机 DeconvolutionLayer：

对图像应用该膨胀卷积层：

"Weights"  (1)

创建带有指定权重且无偏差的反卷积层：

在数据上执行该层：

"Biases"  (1)

创建一个没有偏差的随机初始化的 DeconvolutionLayer：

没有偏差：

属性和关系  (1)

下列函数计算了非通道维度 的大小，在给定输入大小和参数的情况下：

对应大小为 {256,120} 输入的输出的大小，核大小为 3，步长为 2，而填充大小为 2：

Wolfram Research (2016)，DeconvolutionLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/DeconvolutionLayer.html （更新于 2020 年）.

文本

Wolfram Research (2016)，DeconvolutionLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/DeconvolutionLayer.html （更新于 2020 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2016. "DeconvolutionLayer." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/DeconvolutionLayer.html.

APA

Wolfram 语言. (2016). DeconvolutionLayer. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/DeconvolutionLayer.html 年

BibTeX

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