反捲積的理解與應用

提問：如果卷積神經網絡來做自編碼器，如何做反捲積呢？ 答：卷積神經神經本質上可以（先將池化層刪除，聚集核心）轉換成全連接層；那麼聯想到普通自編碼器，如果要求編碼器與解碼器參數相對稱，那麼編碼層對應的參數w，解碼層對應的參數爲w的轉置；那麼反捲積也一樣的道理；需要是w的轉置；    

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