畳み込みネットワークにデコンボリューション層を実装しようとしています。デコンボリューションとは、サイズとストライド 4 の3x227x227フィルターを持つレイヤーに入力画像があると仮定することです。したがって、結果の特徴マップのサイズは になります。私がやろうとしているのは、機能マップを再び画像に投影する逆の操作を適用することです。基本的に、特徴マップの各値はフィルターによって重み付けされ、画像空間に投影され、ストライドによる重複領域が平均化されます。3x11x1155x5555x553x227x22755x553x11x11
私はそれをnumpyで実装しようとしましたが、成功しませんでした。ブルートフォース for ループをネストしたソリューションを見つけましたが、非常に遅いです。どうすればnumpyで効率的に実装できますか? どんな助けでも大歓迎です。