CNNでマルチチャネルデータの逆畳み込みを実装する

Question

私は畳み込みニューラルネットワークを実装しているので、畳み込み演算をより深く理解しようとしています。しかし、逆方向パスまたはデコンボリューションを計算しようとしている間、私は立ち往生しています。

入力は、寸法が3x7x7の3次元RGB画像です。フィルタの寸法は3x3x3です。ストライドを2に設定してコンボリューションすると、次元3x3の出力が得られます。

ここに私の問題があります。デコンボリューションはフリップされたカーネルによる出力の畳み込みであると私は読んでいます。しかし、カーネルをひっくり返すと、それはまだ次元3x3x3であり、出力は次元3x3です。入力は次元3x7x7でした。では、デコンボリューションはどのように計算されますか？

Answer 1

Hereは、どのように畳み込みと逆畳み込み（転置畳み込み）が良い視覚化です。白い部分は単にゼロです。