深度學習中deconvolution-networks

簡介 逆卷積相對於卷積在神經網絡結構中的正向和反向傳播中做相反的運算 逆卷積的叫法並不合適，因爲卷積運算的逆運算輸出信號完整的的還原爲輸入信號，而這裏的deconvolution操作只是把圖像的分辨率還原爲輸入圖像的分辨率，而並沒有把全部的像素值還原。所以這裏操作更適合稱爲「轉置卷積（Transposed Convolution）」 舉個例子 4x4的輸入，卷積Kernel爲3x3, 沒有Padd

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