下採樣 (downconv) / 上採樣 (upconv) 對 feature map 的影響

對於你這個 中文字型風格遷移任務（Noto Sans → Zen Maru Gothic），在 innermost 區塊中：

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✅ 建議維持 upconv 使用 kernel_size=4, stride=2

原因如下：

1. 下採樣 (downconv) 使用 kernel=3, stride=1 → 並未改變 feature map 大小

• 表示此層僅是進行特徵擷取（提取 bottleneck 表徵），並不負責空間縮放。
• 這樣的 innermost block 更像是一個“中介處理”層。

2. 上採樣 (upconv) 使用 kernel=4, stride=2 → 對 feature map 進行放大

• 這是 U-Net 經典的上採樣方式，能穩定地把空間大小 x2，搭配 skip connection 更容易重建高頻資訊。
• 若你改成 kernel=3, stride=1，那就無法執行上採樣（輸出尺寸將不變），U-Net decoder 就會無法恢復解析度。

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✅ 正確做法是：

• innermost：
  • downconv: kernel=3, stride=1 → 保持解析度不變（特徵提取）
  • upconv: kernel=4, stride=2 → 解析度放大 2 倍（還原圖像細節）

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✨ 額外建議（進階）：

若你想更細緻控制 innermost 輸出的空間分布，有兩種方式可以取代標準 ConvTranspose2d 上採樣：

選項 A：改為 F.interpolate + Conv2d

up = nn.Sequential(
    uprelu,
    nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False),
    nn.Conv2d(inner_nc, outer_nc, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
    upnorm
)

• 優點：不會出現 deconvolution checkerboard 偏差
• 缺點：少了參數化上採樣的能力（但通常這樣更穩定）

選項 B：使用 PixelShuffle（sub-pixel convolution）

若你更注重重建細節品質，可以在 innermost 嘗試這種結構。

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✅ 總結：

模塊位置	downconv	upconv	說明
innermost	3×3 / s=1	4×4 / s=2 （建議保留）	保持解析度 → 再上採樣
inner blocks	4×4 / s=2	4×4 / s=2	標準 UNet 結構
outermost	4×4 / s=2	4×4 / s=2 + Tanh	邊界輸出層

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需要我幫你把 innermost 部分改寫成使用 Upsample + Conv2d 的版本嗎？還是你想保持 ConvTranspose2d？