приятно познакомиться!
У меня есть один вопрос о сэмплировании Up & Down в CNN.
Например,
Метод 1.
conv1 = nn.Conv2Transpose2d(10, 10, kernel_size = 3, stride = 2, padding = 1 )
conv2 = nn.Conv2d(10, 5, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1 )
input = torch.randn(1,10,30,30)
h = conv1(input) # h.shape >>> (1,10,60,60)
output = conv2(h) # output.shape >>> (1,5,60,60)
Метод 2.
conv1 = nn.Conv2Transpose2d(10, 5, kernel_size = 3, stride = 2, padding = 1 )
input = torch.randn(1,10,30,30)
output = conv1(input) # output.shape >>> (1,5,60,60)
Итак, какой метод лучше? Насколько я понимаю, метод 2 представляется разумным.