卷积去卷积对给出了略有不同的维度

Question

我使用卷积层后续反褶积层像这样：

tf.nn.conv2d(num_outputs=1, kernel_size=[21, 11], stride=[2, 2], padding="SAME", rate=1) 

tf.nn.conv2d_transpose(num_outputs=1, kernel_size=[21, 11], stride=[2, 2], padding="SAME") 

我的想法是让初始图像小，那么它带来的原始大小解卷积。我实际上使用tf.slim函数，但参数是上面的那些。

当我看的输入和输出，我有一个小的差异：

Input shape : (16, 161, 511, 1) 
Output shape: (16, 162, 512, 1) 

我认为这可能是由于我的步幅大小或内核的大小。我试过多个值，但似乎没有重现原始尺寸。

Answer 1

一种流行的方法是填充输入图像，使得卷积和反卷积之后的输出与填充后的输入具有相同的大小。然后裁剪输出以适应没有填充的原始输入。