ReflectionPad2d の用途は？

Question

ReflectionPad2d は、どの様な使い道があるのでしょうか。

import torch.nn as nn
m = nn.ReflectionPad2d((1, 1, 1, 1))

input = torch.arange(9, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 3, 3)
print(input)
---------------------------------------
tensor([[[[0., 1., 2.],
          [3., 4., 5.],
          [6., 7., 8.]]]])
---------------------------------------
m(input)
tensor([[[[4., 3., 4., 5., 4.],
          [1., 0., 1., 2., 1.],
          [4., 3., 4., 5., 4.],
          [7., 6., 7., 8., 7.],
          [4., 3., 4., 5., 4.]]]])

Answer 1

使い道としては、パディングされた入力がゼロパディングなどの手法と比べてデータ分布として元の入力に近い形で見えるので、GANなどで実装した際に採用するとモデルのパフォーマンスの向上が期待されるみたいです。

https://www.machinecurve.com/index.php/2020/02/10/using-constant-padding-reflection-padding-and-replication-padding-with-keras/#reflection-padding

ただ、最近だとそれでもダメなので新しいパディング手法などが提案されているみたいです。http://owatank.hatenablog.com/entry/2019/03/31/211110