Я недавно прочитал статью «Визуализация и понимание сверточных сетей», но получил несколько вопросов о функциональности его слоев deconv.
почему слои deconv должны выводить изображения, похожие на входные изображения?Уровень deconv совсем не обучен и использует транспонированные версии одних и тех же фильтров соответствующего уровня слежения.Гарантирует ли это, что deconv наконец-то выводит изображения, похожие на входы, используя те же фильтры конвон-слоя?
как использовать те же фильтры?Предположим, что размер фильтра равен 3x3xc1xc2 в слое свёртки, где c1 - входные каналы, а c2 - выходные каналы.В decov нам нужны фильтры c1 3x3xc2, верно?Но есть много возможных комбинаций для генерации этих фильтров c1.Итак, как создать фильтры c1?
Предполагается, что слои deconv могут генерировать изображения, похожие на входные, но почему сгенерированные изображения могут максимально активировать карту объектов?
В документе содержится расплывчатое описание части deconv.Кто-нибудь может подробно описать это и ответить на мои загадки?