caffe - caffe中的反卷积层

Question

在阅读了一些关于 caffe 中的反卷积之后，我对 FCN 的 train.prototx here感到困惑。反卷积层的默认权重填充是“常量”，默认值为零。根据 caffe 中的反卷积操作，在输入乘以零时，并非所有输出都为零。

Answer 1

你是绝对正确的，用零 Deconv 权重初始化的 FCN 的推断将是零。你不想要那个。

初始化一个反卷积层weight_filler:{type:"bilinear"}是合适的。这会将过滤器权重初始化为所需大小的双线性过滤器。

Answer 2

该模型使用预训练参数进行初始化。您应该使用“xavier”填充物（mnist 模型）：

weight_filler {
  type: "xavier"
}
bias_filler {
  type: "constant"
}