Progressive GAN网络上采样过程的卷积操作类型疑问

你观察到的512*1*1特征图经conv 4*4操作变为512*4*4的运算，确实是转置卷积，具体规则如下：

• 原论文的卷积层标注仅标注卷积核尺寸，未单独区分普通卷积与转置卷积：生成器将输入隐向量映射为512*1*1的初始特征后，接入的第一层就是核尺寸4*4、步长为1、零填充的转置卷积，代入转置卷积输出尺寸公式 输出尺寸 = (输入尺寸-1)*步长 + 卷积核尺寸 - 2*填充值 计算，输出维度刚好为4*4，和你看到的维度变化完全吻合。
• 除这一层外，Progressive GAN生成器后续标注的所有卷积层均为普通卷积：后续上采样流程为先通过插值法将特征图尺寸放大2倍，再接3*3普通卷积做特征融合提取，全程不再使用转置卷积做上采样。由于网络绝大多数卷积都是普通卷积，论文统一标注卷积核尺寸、未给首层转置卷积做特殊标记，因此会产生理解歧义。
• 该结论可直接对照Progressive GAN官方开源实现验证：生成器首层的参数定义完全匹配上述转置卷积的设置，不存在自定义的特殊卷积逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BigBO