深入了解反卷積

本來想寫個叫做深入理解反卷積，後來一想這不就跟寫了「精通c++」一樣嘛，就寫個了解得了。等寫完了發現，似乎啥也沒寫，想寫的很多，但是無從下筆啊。。。

首先來看看mxnet和pytorch中的卷積和反卷積是怎麼用的：

torch.nn.conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=true)
torch.nn.convtranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, bias=true)
mxnet.gluon.nn.conv2d(channels, kernel_size, strides=(1, 1), padding=(0, 0), dilation=(1, 1), groups=1, layout='nchw', activation=none, use_bias=true, weight_initializer=none, bias_initializer='zeros', in_channels=0, **kwargs)
mxnet.gluon.nn.conv2dtranspose(channels, kernel_size, strides=(1, 1), padding=(0, 0), output_padding=(0, 0), dilation=(1, 1), groups=1, layout='nchw', activation=none, use_bias=true, weight_initializer=none, bias_initializer='zeros', in_channels=0, **kwargs)[source]

o = [ (i + 2p - k)/s ] +1 （1）

其中：o : 為 output size

i: 為 input size

p: 為 padding size

k: 為kernel size

s: 為 stride size

為下取整運算

這裡有動畫的演示：

但是究竟是不是這樣的呢，在pytorch源**中我們可以看到：

pytorch/aten/src/thnn/generic/spatialconvolutionmm.c（

第54行：

int64_t outputheight = div_rtn(exactinputheight - kh, dh) + 1;
int64_t outputwidth = div_rtn(exactinputwidth - kw, dw) + 1;

這裡的padding工作在之前一步已經完成了，的確和上述的公式是對應的。

其實裡面還有乙個不起眼的引數:group,這裡group的用法也比較奇怪：

inputs = torch.randn(1, 4, 5, 5)
weights = torch.randn(4, 2, 3, 3)
z = f.conv_transpose2d(inputs, weights, padding=0,groups =4)
print (z.shape)

這裡實際上是pytorch的後端實現，再往下就是torch._c了就解析到了c語言源**了，這裡實際上已經是在做輸入函式和該層引數的計算了，但是doc中寫的是，權重的輸出channel 的數值是 inputs/groups 這是啥意思呢？

其實groups的意思是將對應的輸入通道與輸出通道數進行分組, 預設值為1, 也就是說預設輸出輸入的所有通道各為一組。比如輸入資料大小為90x100x100x32，通道數32，要經過乙個3x3x48的卷積，group預設是1，就是全連線的卷積層。

如果group是2，那麼對應要將輸入的32個通道分成2個16的通道，將輸出的48個通道分成2個24的通道。對輸出的2個24的通道，第乙個24通道與輸入的第乙個16通道進行全卷積，第二個24通道與輸入的第二個16通道進行全卷積。

極端情況下，輸入輸出通道數相同，比如為24，group大小也為24，那麼每個輸出卷積核，只與輸入的對應的通道進行卷積。

這個思想最早來自於alexnet，當時這麼搞實際上是因為當時的視訊記憶體有限，他弄了兩塊卡來計算，當時也沒有更好的並行神經網路框架，於是就這麼搞了，後來在另外的**中，有人指出，這方法並不是很好用，於是後來大家就沒有怎麼關注這個引數了，都是預設1來全卷積。近來發現mxnet框架用反卷積做上取樣，這樣的話，group就必須和輸入一致才可以了。

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