反卷积网络的棋盘格现象

https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/

1 现象

  • 通过神经网络生成的图片,放大了看会有棋盘格的现象

2 分析

  • 混叠现象造成的,反卷积时,到stride和ksize 不能整除时,就会有这种现象,二维图像的时候更显著。
  • 神经网络虽然能学习,可以抵消一部分现象,但是会造成这个模型不鲁棒。
  • 常见的有三种方法上采样,反卷积,nn插值,双线性插值。
  • 替换GAN网络里面的deconv,用resize方法代替,artifacts消失。
  • max pooling也会造成这种现象。
  • GAN的生成器和判别器都会受这种情况的影像。
  • 类似的,卷积操作也可能出现这种情况。
  • 声音等高频信号在利用nn的过程中可能也会受到这个的干扰。

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