定义：棋盘效应是由于反卷积的“不均匀重叠”（Uneven overlap）的结果。使图像中某个部位的颜色比其他部位更深：

具体原因：在反卷积操作时，如果卷积核（Kernel）大小不能被步长（Stride）整除时，反卷积输出的结果就会不均匀重叠：

在二维情况下棋盘效应更为严重，如下：

原则上，网络可以通过训练调整权重来避免这种情况。解决方法就是注意调整好卷积核（Kernel）大小与步长（Stride）的关系。

不重叠（图a: kernel <= stride）与均匀重叠（图b: kernel % stride == 0）均可避免此类情况：

还可以“先进行插值Resize操作，再进行反卷积操作”来避免：

该方式在超分辨率的相关论文中比较常见。例如我们可以用常见的图形学中常用的双线性插值和近邻插值以及样条插值来进行上采样。