ConvTranspose2d - PyTorch 1.10.1 documentation

transposed convolution 외 다양한 convolution 을 정리한 글 https://chang-aistory.tistory.com/48?category=933534

그림으로 잘 설명 되어있는 사이트 https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md

CLASStorch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

2d transposed convolution레이어를 생성해주는 nn.convtranspose2d 클래스에 대해 살펴보겠습니다

• TensorFloat32 지원 모듈

이 모듈은 input에 대한 Conv2d의 gradient라고 보여질 수 있습니다

또한 fractionally-strided convolution 이나 deconvolution이라고도 알려졌지만 deconvolution과는 다릅니다

parameters

<필수파라미터>

• in_channels, out_channels, kernel_size

<optional 파라미터>

• stride
• padding : zero padding이 각 dimension의 both side(W, H)에 추가됨 (Default 0)
• output_padding : output shape에서 각 차원에 한 부분에 추가되는 사이즈
• dilation : kernel point들 간의 space를 조정하는 파라미터입니다. ( dilated convolution 에 대한 설명은 맨 위의 글 참조 ) (default : 1)

• groups : input channel에서 output channel로의 blocked connections의 개수 (default :1 )
  1. groups=1 : 모든 input이 모든 output으로 연산에 참여된다
  2. groups=2 : conv연산이 나란히 두 개의 컨볼루션 레이어를 갖는 것과 같아지고, 각각은 입력 채널의 절반을 보고, 출력 채널의 절반을 생산하며, 두 개의 레이어는 나중에 concatenated 된다.
  3. groups=in_channels : 각 input channel은 각각 자신의 filter set을 갖는다, 그리고 그 filter는 $\frac{out\_channel}{in\_channel}$ 의 사이즈를 갖는다