TensorFlow à convolution transposée pour les réseaux de type FCN

Question

Je suis en train de mettre en œuvre certaines variantes de FCN pour la segmentation. En particulier, j'ai mis en place une architecture de réseau en U. Dans cette architecture, j'applique une convolution valide avec un noyau de 3x3, puis j'applique une convolution transposée pour le suréchantillonnage avec un noyau de 2x2 et un pas de 2.

Ma question est la suivante : si l'on utilise un remplissage valide ou identique pour la convolution, cela détermine-t-il si l'on utilise un remplissage valide ou identique pour la convolution transposée ?

Actuellement, j'utilise un remplissage valide pour la convolution et le même remplissage pour la convolution transposée.

Answer 1

Non, c'est vous qui décidez comment vous calculez la carte du noyau dans chaque couche convolutive. C'est une question de conception de votre modèle.