4*4到16*16反卷积参数推荐

假设你要将一个 4 x 4 的特征图上采样成一个 16 x 16 的特征图，可以考虑使用如下的反卷积参数：

- 卷积核大小：通常情况下，反卷积的卷积核大小应该等于你希望上采样的倍数，即这里应该为 4。
- 步长：反卷积的步长应该等于你希望上采样的倍数，即这里应该为 4。
- Padding：在这个例子中，你需要向输入特征图的四周各填充 3 个像素（卷积核大小减去 1），以便输出特征图的大小为 16 x 16。

因此，你可以使用如下的反卷积层参数：

nn.ConvTranspose2d(in_channels=your_input_channels, out_channels=your_output_channels, kernel_size=4, stride=4, padding=3)

这个卷积层的输入应该是一个 4 x 4 的特征图，输出应该是一个 16 x 16 的特征图。需要注意的是，这里的 `in_channels` 和 `out_channels` 参数需要根据你的具体任务进行调整。