tensorflow conv2d_transpose和conv2d_backprop_filter有什么区别？

Question

有人可以用简单的术语和例子解释这些在执行转发通行证后如何运作。

让我补充一下这个问题 - conv2d_backprop_filter和tf.nn.conv2d_backprop_input有什么区别？

Answer 1

有关conv2d_transpose的解释，我会查看其他堆栈溢出问题，例如：conv2d_transpose

至于conv2d_backprop_filter： 这是在反向传播期间计算传递给前一层的内容。它已被用于诸如Deep Dream和创建对抗性例子之类的东西。

Answer 2

请参阅此answer，了解示例中tf.nn.conv2d_backprop_input和tf.nn.conv2d_backprop_filter的详细示例。

对您的问题的简短回答：

在tf.nn中，有4个密切相关的2d转换函数：

• tf.nn.conv2d
• tf.nn.conv2d_backprop_filter
• tf.nn.conv2d_backprop_input
• tf.nn.conv2d_transpose

给定out = conv2d(x, w)和输出渐变d_out：

• 使用tf.nn.conv2d_backprop_filter计算过滤器渐变d_w
• 使用tf.nn.conv2d_backprop_input计算过滤器渐变d_x
• tf.nn.conv2d_backprop_input可以通过tf.nn.conv2d_transpose
实施
• 上述所有4项功能均可通过tf.nn.conv2d
实施
• 实际上，使用TF的autodiff是计算渐变的最快方法