关于图3-12 b about graphneuralnetwork

[FighterLYL]

我确认了下应该为 5 x 5，你可以参考pytorch的文档 ConvTranspose2d,
一个简单的测试代码：

import torch
import torch.nn as nn
conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(1, 1, 3, stride=2, dilation=1)
x = torch.rand(1, 1, 2, 2)
y = conv_transpose(x)
print(y.size())   # [1, 1, 5, 5]

[hunauchenym]

是不是通过填充元素后，步长变为1了？

[FighterLYL]

首先转置卷积中的stride的概念与卷积中有所不同，另一方面转置卷积就是要增加输出的大小，因此卷积的步长应该都是1，否则没法保证输出的大小

[hunauchenym]

好像padding的概念也不一样，真正的padding大小为k-1-p？h'=k+2(k-1-p)?

[FighterLYL]

是的，真正padding的大小为k-1-p，具体的计算公式参考上面的pytorch文档。