深度學習中反捲積層(轉置卷積)引起的棋盤格噪聲
在基於CNN的超解析度中，經常在最後一層使用stride>1的deconv layer，而這會造成棋盤格噪聲。如下圖所示
具體產生原因
上面的黑格子是表示原始影象中的某一個畫素點，白色的表示轉置卷積中的stride，一般是用0去填充。下面一層就是deconv生成的影象。可以看到stride不能整除size的時候，就會出現棋盤格效應（當然，就算整除也不能完全消除）。
如何避免呢？
採用一般的插值演算法(NN或bilinear)先把影象放大到目標解析度，再用普通的conv去做計算，替代deconv layer。
最後效果
參考文獻
[1] https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ deconvolution and checkerboard artifacts
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