카페의 디콘 볼 루션 레이어

Question

카페에서 디콘 볼 루션에 대해 읽은 후 FCN의 train.prototx here에 대해 혼란스러워합니다. 디콘 볼 루션 레이어의 기본 가중치 필러는 '상수'이고 기본값은 0입니다. caffe에서의 deconvolution 연산에 따르면, 입력이 0으로 곱해질 때 모든 출력이 0이되는 것은 아닙니다.

Answer 1

이 모델은 초기화를 위해 미리 계측 된 매개 변수를 사용했습니다. 당신은 '자비'필러 (mnist model)를 사용한다 :

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

Answer 2

당신은 절대적으로 옳다을 제로 Deconv 무게와 초기화 FCN의 추론은 제로 일 것이다. 너는 그걸 원하지 않아.

weight_filler:{type:"bilinear"}으로 데콘 레이어를 초기화하는 것이 적절할 것입니다. 그러면 필터 가중치가 필요한 크기의 쌍 선형 파일러로 초기화됩니다.