caffe中的反卷积层

Question

在阅读了关于caffe中的反卷积的一些内容之后，我对FCN的train.prototx here感到困惑。反卷积层的默认重量填充是“常量”。默认值为零。根据caffe中的反卷积操作，输入中的所有输出都是零，乘以零。

Answer 1

此模型使用预训练参数进行初始化。您应该使用'xavier'填充符（mnist model）：

weight_filler {
  type: "xavier"
}
bias_filler {
  type: "constant"
}

Answer 2

你是绝对正确的，用Zero Deconv权重初始化的FCN的推断将为零。你不希望这样。

使用weight_filler:{type:"bilinear"}初始化deconv层是合适的。这会将滤波器权重初始化为所需大小的双线性滤波器。