Эту операцию иногда называют «деконволюцией» (Zeiler и др., 2010), но на самом деле это транспонирование (градиент) atrous_conv2d, а не настоящая деконволюция.
Аргументы
value
4-мерный Tensor типа float. Он должен иметь формат NHWC по умолчанию. Его форма: [batch, in_height, in_width, in_channels].
filters
4-мерный Tensor того же типа, что и value, и формы [filter_height, filter_width, out_channels, in_channels]. Размерность filters' in_channels должна совпадать с размерностью value. Атрусная свёртка эквивалентна стандартной свёртке с фильтрами, увеличенными до эффективной высоты filter_height + (filter_height - 1) * (rate - 1) и эффективной ширины filter_width + (filter_width - 1) * (rate - 1) за счёт вставки rate - 1 нулей между последовательными элементами по пространственным измерениям filters'.
output_shape
1-мерный Tensor формы, задающей форму выходного тензора операции деконволюции, в виде [batch, out_height, out_width, out_channels].
rate
Положительное значение int32. Шаг, с которым выполняется выборка входных значений по измерениям height и width. Иными словами, коэффициент увеличения значений фильтра за счёт вставки нулей по измерениям height и width. В литературе этот параметр иногда называют input stride или dilation.
padding
Строка: 'VALID' или 'SAME'. Алгоритм дополнения. Дополнительные сведения см. здесь.
name
Необязательное имя возвращаемого тензора.
Возвращает
Tensor того же типа, что и value.
Вызывает исключения
ValueError
Если глубина входных и выходных данных не соответствует форме filters', если значение дополнения отличается от 'VALID' или 'SAME', если значение rate меньше единицы или если output_shape не является тензором из 4 элементов.
