Deconvolution

CNN에서 convolution layer는 convolution을 통해서 feature map의 크기를 줄인다. 하지만 Deconvolution은 이와 반대로 feature map의 크기를 증가시키는 방식으로 동작한다.


Deconvolution은 아래와 같은 방식으로 동작한다.


1 각각의 픽셀 주위에 zero-padding을 추가한다. 

2. 이렇게 padding이된 것에 convolution 연산을 한다.


위 그림에서 아래쪽의 파란색 픽셀이 input 초록색이 output이다. 이 파란색 픽셀 주위로 흰색 zero-padding을 수행하고, 회색 filter를 통해 convolution 연산을 수행하여 초록색 output을 만들어낸다.


Deconvolution은 일반 cnn의 최종 결과물을 다시 반대로 되돌려 input과 같은 사이즈를 만들어내고 싶을 때 쓰인다. 주로 semantic segmentation등에 활용할 수 있다. Deconvolution은 Upsampling 등으로도 불린다.