介绍
转置卷积层，或反卷积层
详见：https://www.malaoshi.top/show_1EF52HLXBmqf.html
类名
tf.keras.layers.Conv2DTranspose
初始化方法
__init__(
filters,
kernel_size,
strides=(1, 1),
padding='valid',
output_padding=None,
data_format=None,
dilation_rate=(1, 1),
activation=None,
use_bias=True,
kernel_initializer='glorot_uniform',
bias_initializer='zeros',
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
kernel_constraint=None,
bias_constraint=None,
**kwargs
)
参数
filters：卷积核数量
kernel_size：卷积核大小。
- 单个整数，则表示在各个空间维度的相同长度。
- 两个整数构成的list/tuple，卷积核的宽度和长度
strides：步长，也就是放大n倍。单个整数或由两个整数构成的list/tuple。如为单个整数，则表示在各个空间维度的相同步长。任何不为1的strides均与任何不为1的dilation_rate均不兼容
padding：默认“valid”
- “valid”：对边界数据不填充，卷积后图片会变小
- “same”：在图片周围填充0，卷积后图片大小不变
activation：激活函数。如果您未指定任何内容，则不会应用任何激活（即“线性”激活：）a(x) = x。
data_format：字符串，channels_last（默认）或之一channels_first。输入中尺寸的顺序。 channels_last对应于具有形状的输入， (batch, height, width, channels)而channels_first 对应于具有形状的输入 (batch, channels, height, width)。默认为image_data_format在Keras配置文件中找到的值~/.keras/keras.json。如果您从未设置，那么它将是“ channels_last”。