画像を大きく育てる魔法！転置畳み込み層（Transpose Convolution）の仕組み

2026年2月25日 2026年2月25日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

これまで、畳み込み層（Convolutional層）やプーリング層を使って、画像の特徴をギュッと小さく凝縮する方法を学んできましたね。でも、逆に「小さな情報から大きな画像を作り出したい」ときはどうすればいいのでしょうか？

例えば、低画質な写真を高画質にしたり、下書きから本物の写真のような画像を生成したりする場合です。そんな「拡大」の主役が、今回ご紹介する転置畳み込み層です！

転置畳み込み層（てんちたたみこみそう）とは？

転置畳み込み層は、別名「デコンボリューション（逆畳み込み）」と呼ばれることもあります。

その役割は、畳み込み層とは真逆で、入力された小さなデータを引き延ばして、大きなサイズのデータを出力することです。

みなさんは、プロジェクターを使って小さなスライドを壁に大きく映し出したことはありますか？スライドの1点が、壁の上では大きな光の範囲として広がりますよね。転置畳み込みも、まさにそのイメージです。

専門用語の解説：アップサンプリング

アップサンプリングとは、データの解像度（サイズ）を上げる処理のことです。

単に隙間を埋めて大きくするだけでなく、転置畳み込み層は「どうやって大きくすれば自然な画像になるか」を学習しながら拡大してくれるのが最大の特徴です。

仕組みをのぞいてみよう：重なりの魔法

転置畳み込みでは、入力データの1マスに対して、特定のフィルタを掛け合わせながら、出力先の広い範囲に「色を塗っていく」ような計算をします。

入力データの $1$ マスを選ぶ。
その値にフィルタ（重み）を掛け算し、出力側の広い範囲（例えば $3 \times 3$ ）に配置する。
次のマスに移動し、同じように広げて配置する。
重なった部分は、数字を足し合わせる。

数式でイメージすると、出力される各マスの値 $Y$ は以下のようになります。

出力 $Y$ $=$ 入力 $X_1 \times$ フィルタ $W_1 +$ 入力 $X_2 \times$ フィルタ $W_2 \dots$

このように、隣り合う入力同士の影響が重なり合うことで、滑らかで意味のある大きな画像が作られていくのです。

転置畳み込み層のメリットとデメリット

メリット

学習しながら拡大できる：単なる拡大コピーではなく、AIが「ここはこう補完すべきだ」と判断して描き込んでくれます。
生成AIに不可欠：画像生成AI（GANなど）において、ノイズのような小さな塊からリッチな画像を作るための必須コンポーネントです。

デメリット

チェッカーボード・アーティファクト：拡大の仕方が不自然だと、画像に「格子状の模様（ノイズ）」が出てしまうことがあります。
計算量が多い：縮小するよりも、広げる計算の方がコンピュータには負担がかかりやすいです。

どんなところで使われているの？

セグメンテーション：画像の中の「どこが車で、どこが道路か」をピクセル単位で塗り分ける際、縮めた情報を元の画像サイズに戻すために使われます。
超解像（Super Resolution）：昔のぼやけた写真を、クッキリとした最新の高画質画像に変換する技術に欠かせません。

今後の学習の指針

転置畳み込み層が「情報を広げて形を作る職人」だということが見えてきたでしょうか？

縮小（畳み込み）と拡大（転置畳み込み）をマスターすれば、AIで画像を自由自在に操れるようになりますよ。

U-Netという有名なモデル構造を調べて、縮小と拡大がどう組み合わされているか見てみる。
チェッカーボード・アーティファクトを防ぐための別の方法「Resize + Convolution」について調べてみる。

「自分で描いた落書きを本物の写真に変換してみたい！」といった具体的な野望があれば、ぜひ教えてくださいね。そのためのモデル構成を一緒に考えましょう！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。

学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。