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深度学习中的卷积和反卷积（四）——卷积和反卷积的梯度

news 2025/11/10 19:41:19

本系列已完结，全部文章地址为：

深度学习中的卷积和反卷积（一）——卷积的介绍

深度学习中的卷积和反卷积（二）——反卷积的介绍

深度学习中的卷积和反卷积（三）——卷积和反卷积的计算

深度学习中的卷积和反卷积（四）——卷积和反卷积的梯度

1 卷积的梯度计算

1.1 Tensorflow中矩阵梯度运算的说明

请注意，计算y对x的梯度时，如果y、x都是矩阵，梯度理应是每一个y对每一个x求偏导的结果。但在Tensorflow中，gradient是返回了总和的梯度。如果想求出每个分量的梯度，应该使用Jacobian矩阵。这一点困扰了笔者很久，直到翻到文档才恍然大悟。文档地址：梯度和自动微分简介 | TensorFlow Core

import tensorflow as tfx = tf.Variable(2.0)
# 求gradient,结果为7
with tf.GradientTape() as tape:y = x * [3., 4.]
print(tape.gradient(y, x).numpy())
# 求gradient,结果为[3. 4.]
with tf.GradientTape() as tape:y = x * [3., 4.]
print(tape.jacobian(y, x).numpy())

1.2 卷积对input的梯度

沿用上一篇的例子如下图：

数值例子为：

输入是3*3的维度，因此梯度维度也是3*3，表示对每一个a中的元素求梯度的结果

观察卷积输出的结果，例如 $a_{11}$ ，参与了 $y_{11}$ 的计算，系数是 $k_{11}$ ，因此梯度为 $k_{11}$ 。同理，所有的y对所有的输入都可以计算梯度。以 $y_{11}$ 为例：

$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{11}}}=k_{11}=1$	$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{12}}}=k_{12}=2$	$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{13}}}=0$
$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{21}}}=k_{21}=3$	$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{22}}}=k_{22}=4$	$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{23}}}=0$
$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{31}}}=0$	$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{32}}}=0$	$\frac{\partial {y_{11}}}{\partial {a_{33}}}=0$

在Tensorflow中验证如下

@tf.function
def compute_gradient(x, filters):with tf.GradientTape() as tape:tape.watch(x)  # 监视xy = tf.nn.conv2d(x, filters, [1, 1, 1, 1], "VALID")return tape.jacobian(y, x)  # 计算y相对于x的梯度print(compute_gradient(x, filters).numpy().reshape([4, 3, 3]))

输出如下， $y_{11}$ 的输出结果与上文中表格一致，其余y分量不再赘述。

[[[1. 2. 0.][3. 4. 0.][0. 0. 0.]][[0. 1. 2.][0. 3. 4.][0. 0. 0.]][[0. 0. 0.][1. 2. 0.][3. 4. 0.]][[0. 0. 0.][0. 1. 2.][0. 3. 4.]]]

1.3 卷积对kernel的梯度

对卷积核计算的梯度，就是每一个y对每一个k求梯度，例如每一个y对于 $k_{11}$ 的梯度，就是下图红框中的部分，分别是1、2、4、5。

还是以 $y_{11}$ 为例，在Tensorflow中验证如下

@tf.function
def compute_kernel_gradient(x, filters):with tf.GradientTape() as tape:tape.watch(filters)  # 监视xy = tf.nn.conv2d(x, filters, [1, 1, 1, 1], "VALID")return tape.jacobian(y, filters)print(compute_kernel_gradient(x, filters).numpy().reshape([4, 2, 2]))

输出如下，符合预期。

[[[1. 2.][4. 5.]][[2. 3.][5. 6.]][[4. 5.][7. 8.]][[5. 6.][8. 9.]]]

2 反卷积的梯度计算

由于反卷积的计算相当于对矩阵先做填充再做卷积，因此反卷积的梯度等价于对填充后的输入矩阵做卷积的梯度。

2.1 反卷积对input的梯度

以前文的数据为例，首先对输入矩阵填充0，然后翻转卷积核，得到4*4的输出。

我们计算每一个输出对每一个输入的梯度，输出是4*4，输入是3*3，因此算梯度的Jacobian矩阵维度是4*4*3*3。

我们以 $y_{32}$ 对 $a_{22}$ 的梯度为例，先看 $y_{32}$ 是怎么算出来的

$y_{32}=a_{21}*k_{22}+a_{22}*k_{21}+a_{31}*k_{12}+a_{32}*k_{11}$

因此 $y_{32}$ 对 $a_{22}$ 的梯度为 $k_{21}=3$

Tensorflow中验证如下：

import numpy as np
import tensorflow as tfdef conv2d_transpose(x, filters):return tf.nn.conv2d_transpose(x, filters, [1, 4, 4, 1], strides=1, padding="VALID")@tf.function
def compute_conv2d_transpose_i_gradient(x, filters):with tf.GradientTape() as tape:tape.watch(x)y = conv2d_transpose(x, filters)return tape.jacobian(y, x)x = tf.constant(np.arange(1, 10).reshape([1, 3, 3, 1]), dtype=tf.float32)
filters = tf.constant(np.arange(1, 5).reshape(2, 2, 1, 1), dtype=tf.float32)
print(compute_conv2d_transpose_i_gradient(x, filters).numpy().reshape([4, 4, 3, 3])[2][1][1][1])  # 注意下标是从0开始的，[2][1]代表y32,[1][1]代表a22

输出为3，与手算结果一致。

3.0

2.2 反卷积对kernel的梯度

与反卷积对input梯度类似，也等价于对填充后的输入矩阵做卷积时计算梯度。同样用数值例子验证。

计算 $y_{32}$ 对 $k_{21}$ 的梯度，结合上节的表达式，得到梯度为 $a_{22}=5$

Tensorflow中验证如下：

import numpy as np
import tensorflow as tfdef conv2d_transpose(x, filters):return tf.nn.conv2d_transpose(x, filters, [1, 4, 4, 1], strides=1, padding="VALID")@tf.function
def compute_conv2d_transpose_k_gradient(x, filters):with tf.GradientTape() as tape:tape.watch(filters)y = conv2d_transpose(x, filters)return tape.jacobian(y, filters)x = tf.constant(np.arange(1, 10).reshape([1, 3, 3, 1]), dtype=tf.float32)
filters = tf.constant(np.arange(1, 5).reshape(2, 2, 1, 1), dtype=tf.float32)
print(compute_conv2d_transpose_k_gradient(x, filters).numpy().reshape([4, 4, 2, 2])[2][1][1][0])

输出为5，与手算结果一致。

5.0

3 反卷积等价于误差反向传播

https://zhuanlan.zhihu.com/p/338780702

下图是Tensorflow中反卷积函数的源码，可以看出反卷积等价于将input作为卷积下层误差反向传播，本节进行推导。

@tf_export("nn.conv2d_transpose", v1=[])
@dispatch.add_dispatch_support
def conv2d_transpose_v2(input,  # pylint: disable=redefined-builtinfilters,  # pylint: disable=redefined-builtinoutput_shape,strides,padding="SAME",data_format="NHWC",dilations=None,name=None):......return gen_nn_ops.conv2d_backprop_input(input_sizes=output_shape,filter=filters,out_backprop=input,strides=strides,padding=padding,explicit_paddings=explicit_paddings,data_format=data_format,dilations=dilations,name=name)

3.1 全连接网络的误差反向传播

卷积可视作特殊的全连接网络。全连接网络中每一个输出与每一个输入都使用权重边相连，输出是各输入的加权求和。对于卷积而言，输出只与某些输入有关，但可以理解为所有输出与所有输入相连，只是其中有些权重边固定为0而已。因此，本节先回顾全连接网络的误差反向传播过程，随后推广到卷积的误差反向传播。

如下图所示，我们构造了一个全连接神经网络，忽略偏置。

符号表示如下：

符号	含义
$A_{i}^{L}$	L层第i个输入。A指activation，表示L-1层激活后传递给L层的输入
$W_{ij}^{L}$	L层第i个输入连接到第j个输出的权重
$Z_{i}^{L}$	L层第i个输出
$B^L$	L层偏置
$L$	损失函数
$\delta_{i}^L$	最终的误差对于L层第i个输出的梯度，表示反向传播过来的误差

对于L层来说，误差反向传播需要做两件事情：（1）计算误差对本层权重的梯度，从而更新权重；（2）将误差反向传播到上一层，从而更新上层的权重。

3.1.1 误差对本层权重的梯度

根据链式法则，有：

$\partial {L}/\partial {W_{ij}^{L}}=\partial {L}/\partial {Z_{j}^{L}}*\partial {Z_{j}^{L}}/\partial {W_{ij}^{L}}$

根据 $\delta_{j}^{L}$ 的定义，前一项即为 $\delta_{j}^{L}$ 。后一项比较简单，因为Z是由W加权求和而来，因此该项等于 $A_j^L$ 。在卷积中，卷积核其实就是特殊的权重，因此该项即对应前文讨论的卷积对kernel的梯度。

$\delta_{j}^{L}$ 表示误差传播到 $Z_j^L$ 这个节点的误差，表示节点对于最后误差负的责任，注意这里的 $Z_j^L$ 是激活之前的输出。 $\delta_{j}^{L}$ 可以继续分解为最终误差对激活后的结果A的梯度乘A对于Z的梯度，如果是最后一层，则代表损失函数的梯度。后者代表激活函数的梯度。

求出梯度后，根据神经网络的学习规则，权重根据学习率、梯度动态更新。

3.1.2 误差反向传播到上一层

本层需要求出 $\delta^{L-1}$ ，从而使得下一层根据此结果更新权重。以L-1层第j个输出为例

$\delta_{j}^{L-1}=\partial {L}/\partial {Z_{j}^{L-1}}=\partial {L}/\partial {A_{j}^{L}}*\partial {A_{j}^{L}}/\partial {Z_{j}^{L-1}}$

注意乘号后一项就是激活函数的导数，下面分析乘号前一项。注意L层的Aj会参与到多个输出Z，因此需要将所有输出Zi都考虑在内。

$\partial {L}/\partial {A_{j}^{L}}=\sum_i {\partial {L}/\partial {Z_i^L} * \partial {Z_i^L}/\partial {A_{j}^{L}}}=\sum_i {\delta_i^L * \partial {Z_i^L}/\partial {A_{j}^{L}}}$

此式后一项即为卷积中对input的梯度。可进一步化简，结果为 $\partial {L}/\partial {A_{j}^{L}}=\sum_i {\delta_i^L * W_{ji}}$ ，因此损失函数对L层输入的梯度可表示为 $\delta$ 与权重相乘后求和。

3.2 卷积的误差反向传播

误差反向传播，对应前文中“误差反向传播到上一层”这一小节。在卷积中，卷积核其实就是特殊的稀疏权重，其中有很多权重为0。

还是以前文卷积计算为例，我们列出损失函数对所有输入的梯度。代入上式，得到：

注意这里符号表示有所调整，因为全连接网络是把输入和输出展开的，卷积这里输入和输出是二维的，因此下标用二维坐标表示。同时此处只讨论第L层网络情况，不再保留上标。

$\partial {L}/\partial{a_{11}}=\delta_{11}*k_{11}$

$\partial {L}/\partial{a_{12}}=\delta_{11}*k_{12}+\delta_{12}*k_{11}$

$\partial {L}/\partial{a_{13}}=\delta_{11}*k_{12}+\delta_{12}*k_{12}$

$\partial {L}/\partial{a_{21}}=\delta_{11}*k_{21}+\delta_{21}*k_{11}$

$\partial {L}/\partial{a_{22}}=\delta_{11}*k_{22}+\delta_{12}*k_{21}+\delta_{21}*k_{12}+\delta_{22}*k_{11}$

$\partial {L}/\partial{a_{23}}=\delta_{12}*k_{22}+\delta_{22}*k_{12}$

$\partial {L}/\partial{a_{31}}=\delta_{21}*k_{21}$

$\partial {L}/\partial{a_{32}}=\delta_{21}*k_{22}+\delta_{22}*k_{21}$

$\partial {L}/\partial{a_{33}}=\delta_{22}*k_{22}$

可以看到由于a22参与了所有的输出，所以表达式有4项，其他输入只参与了1或2项输出，相当于对剩余输出的权重为0，因此表达式只有1、2项。

这种计算结果等价于对下式求卷积：

可以发现，这正好是反卷积的计算过程。

3.3 Tensorflow的验证

在Tensorflow中验证如下：

def conv2d_transpose(x, filters):return tf.nn.conv2d_transpose(x, filters, [1, 4, 4, 1], strides=1, padding="VALID")x = tf.constant(np.arange(1, 10).reshape([1, 3, 3, 1]), dtype=tf.float32)
filters = tf.constant(np.arange(1, 5).reshape(2, 2, 1, 1), dtype=tf.float32)
print("反卷积结果:")
print(conv2d_transpose(x, filters).numpy().reshape([4, 4]))
# 卷积反向传播
x = tf.constant(np.array([[0, 0, 0, 0, 0],[0, 1, 2, 3, 0],[0, 4, 5, 6, 0],[0, 7, 8, 9, 0],[0, 0, 0, 0, 0]]).reshape([1, 5, 5, 1]), dtype=tf.float32)
filters = tf.constant(np.array([[4, 3],[2, 1]]).reshape(2, 2, 1, 1), dtype=tf.float32)
print("卷积反向传播结果:")
print(tf.nn.conv2d(x, filters, [1, 1, 1, 1], "VALID").numpy().reshape(4, 4))

输出如下图所示，二者一致。

反卷积结果:
[[ 1.  4.  7.  6.][ 7. 23. 33. 24.][19. 53. 63. 42.][21. 52. 59. 36.]]
卷积反向传播结果:
[[ 1.  4.  7.  6.][ 7. 23. 33. 24.][19. 53. 63. 42.][21. 52. 59. 36.]]

参考资料

《卷积神经网络（CNN）反向传播算法详细解析》

《反向传播算法中的权重更新是如何进行的？》