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棋盘效应
当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的特征图。这会使得深度学习来对这种低分辨率特征图进行填充细节。一般来说，为了执行从低分辨率特征图到高分辨率图像之间的转换，我们往往要进行deconvolution。简单来说，deconvolution layer可以允许模型通过每一个点进行绘制高分辨率图像上的一个方块，这种情况的产生与deconvolution的stride、kernel size有关。但不幸的是，当卷积核大小不能被步长整除的时候，会出现棋盘现象。
问题产生：kernel size无法被stride整除
stride为2，kernel size为3，这导致了重复上采样绘图的部分不均匀（图深色部分）
并且在二维图片上，情况会更加严重：
方法尝试1：多层重复转置卷积
现在，神经网络在创建图像时通常使用多层反卷积，从一系列较低分辨率的描述中迭代地构建较大的图像。虽然这些堆叠的去卷积可能会消除伪影，但它们通常会复合，从而在各种尺度上产生伪影。重复的结构使得棋盘更加复杂。
方法尝试2：stride为1的转置卷积
在反卷积后面，再接一个步长为1的卷积，效果有限
方法尝试3：调整kernel权重分布
调整卷积核的权重，适当加大重叠部分少的权重，虽然理论有效，但在实际操作中，不仅有困难也会减弱模型的表达力
更好的上采样
方法一：采取可以被stride整除的kernel size
该方案较好的应对了棋盘效应问题，但是仍不够圆满，因为一旦我们的kernel学习不均匀，仍然会产生棋盘效应，（下图为步长为2，核大小为4所产生的现象）
在上图中，我们的weight并不够平衡，这直接导致了输出的棋盘效应。
即便如此，采用这个思路去设计网络仍然是必要的。
方法二：插值
调整图像大小（使用最近邻插值或双线性插值），然后执行卷积图层。这似乎是一种自然的方法，大致相似的方法在图像超分辨率方面表现良好
