借鑑於此個部落格，寫的非常好：
轉置卷積（transposed convolution）也叫做反卷積（deconvolution）
pytorch中可以使用torch.nn.convtranspose2d（）來呼叫，caffe中對應的轉置卷積層為deconv_layer
作用：在ｃｎｎ中用於對影象上取樣。。。。。
操作方式：將普通的卷積操作中的卷積核做了乙個轉置，然後將普通卷積的輸出作為轉置卷積的輸入，其輸出為普通卷積的輸入。
反卷積 轉置卷積
搞明白了卷積網路中所謂deconv到底是個什麼東西後，不寫下來怕又忘記，根據參考資料，加上我自己的理解，記錄在這篇部落格裡。第一次看到deconv這個詞，以為deconv的結果就是卷積的逆，覺得神奇，不禁產生了 哦？轉置的卷積就可以求逆了嗎？這樣的想法，然後在matlab裡面實驗求證，我還記得當時以...
反卷積層（轉置卷積）
反卷積 deconvolution 不是數字訊號處理裡面的意義，在深度學習裡面應該叫做轉置卷積 transposed convolution 又名微步卷積 fractionally strided convolutions 也有叫backward strided convolution upconv...
反卷積（轉置卷積）的理解
參考 開啟鏈結 就是這個圖啦，其中藍色部分是輸入的feature map，然後有3 3的卷積核在上面以步長為2的速度滑動，可以看到周圍還加里一圈padding，用更標準化的引數方式來描述這個過程 二維的離散卷積 n 2 方形的特徵輸入 i i i 方形的卷積核尺寸 k k k 每個維度相同的步長 s...