テンソルフローより大きいストライドを持つ1次元デコンボリューション層を実装するにはどうすればよいですか？

Question

このガイドでは[A guide to convolution arithmetic for deep learning]としているので、デコンボリューション層は等価な畳み込み層に変換できます。元のコンボリューションが1より歩幅が大きいとき

しかし、デコンボリューションの相当する等価のコンボリューションは、各入力部、S間S-1ゼロを追加することによって得られた延伸入力を取るべきことでストライドであります元の畳み込み。ここ

は一例であり：ここ [The transpose of convolving a 3×3 kernel over a 5×5 input padded with a 1×1 border of zeros using 2×2 strides]

は問題である：私は、元の畳み込み層1-D deconvolutional層を実装する場合tensorflowのみ、2-Dバージョンdeconvolutional層を提供するため各入力ユニットの間にゼロを追加するにはどうすればよいですか？

おかげで非常に多くの

Answer 1

私はちょうどkerasで畳み込み層がdilation_rateというパラメータを持っていることが判明し、それは私の要件をカバーすることができます。