我们如何有效地导出单个卷积层的任何逆解?

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给定单个卷积层

h
及其输出
y
,如何有效地找到满足
x'
的任何
h(x')=y

例如

x->(conv2d)->y
,其中
x∈R^{3*64*64}
y∈R^{64*32*32}
conv2d: Conv2d(3,16,kernel_size=(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1),bias=False)

  • 我知道卷积层的前向传递是 N 对 1 的映射,因此它是不可逆的,但是,我希望找到任务的任何解决方案。
  • 不像 deconv 或转置 conv 层,我希望找到产生
    x
    .
     的精确解决方案 
    y
deep-learning conv-neural-network convolution
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