col2im関数のimg配列の初期化サイズについて

[pometa0507]

deep-learning-from-scratch/common/util.py

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	def col2im(col, input_shape, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0):
	"""
	Parameters
	----------
	col :
	input_shape : 入力データの形状（例：(10, 1, 28, 28)）
	filter_h :
	filter_w
	stride
	pad
	Returns
	-------
	"""
	N, C, H, W = input_shape
	out_h = (H + 2*pad - filter_h)//stride + 1
	out_w = (W + 2*pad - filter_w)//stride + 1
	col = col.reshape(N, out_h, out_w, C, filter_h, filter_w).transpose(0, 3, 4, 5, 1, 2)
	img = np.zeros((N, C, H + 2*pad + stride - 1, W + 2*pad + stride - 1))
	for y in range(filter_h):
	y_max = y + stride*out_h
	for x in range(filter_w):
	x_max = x + stride*out_w
	img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride] += col[:, :, y, x, :, :]
	return img[:, :, pad:H + pad, pad:W + pad]

上記コードでimgの初期化部分
img = np.zeros((N, C, H + 2*pad + stride - 1, W + 2*pad + stride - 1))
について、stride>1のときに余分なゼロ要素を生成している気がします。

return時のスライスにて消去されるので結果には影響ないかと思いますが、
余分なメモリ使用やコード理解の妨げになるのではと思い投稿させていただきました。

改善案として、img初期化時の配列サイズは下記でよいかと思うのですがいかがでしょうか。
img = np.zeros((N, C, H + 2*pad, W + 2*pad))