【神经网络结构的组成】深入理解 转置卷积与转置卷积核

已于 2025-04-14 11:04:32 修改
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分类专栏： 《AI认知筑基三十讲》 文章标签： 深度学习 人工智能
于 2025-04-14 07:59:10 首次发布
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目录

1. 前言

2. 转置卷积

2.1 上采样的必要性

2.2 为什么要使用转置卷积

2.3 卷积运算

2.4 卷积运算多对一关系的思考

2.5 卷积核的本质（从矩阵卷积转为行卷积）

2.7 对转置卷积核的思考

3. 总结

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卷积神经网络之转置卷积
AndyJ的学习之旅
07-27 1062
转置卷积、又称反卷积其实是卷积的逆过程。卷积的过程通常会减小特征图的的大小，而转置卷积往往增大特征图的大小 卷积 卷积操作，输入是一个特征图i，参数padding§， stride(s)，kernel_size(k)，输出是卷积后得到的特征图o，输出的特征图大小 转置卷积 转置卷积是卷积的逆过程。在做的转置卷积的时候，我们同样会给转置卷积几个参数，如输入特征图i，p，k，s，分别对应padding，kernel_size，stride。 何理解转置卷积是卷积的逆过程？ 假设卷积的输入为x，输出为y，而转置
掌握卷积神经网络：从过滤器到转置卷积
weixin_34456923的博客
04-11 254
本文深入探讨了卷积神经网络（CNN）的核心概念，包括过滤器的使用、步幅、特征图的创建以及1x1卷积和转置卷积的应用。通过详细解析，我们理解了如何通过卷积层有效地提取图像特征，并在必要时调整图像尺寸，以达到优化网络性能和实现特征缩减的目的。
卷积神经网络的结构组成与解释（详细介绍）
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
04-16 4628
卷积神经网络是以卷积层为主的深层网络结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。1、卷积层卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作分组卷积将输入特征图按通道均分为 x 组，然后对每一组进行常规卷积，最后再进行合并。空洞卷积为扩大感受野，在卷积核里面的元素之间插入空格来“膨胀”内核。
分组卷积和转置卷积
weixin_56097064的博客
01-20 773
分组卷积就是将输入通道和输出通道都划分为同样的组数，然后仅让处于相同组号的输入通道和输出通道相互进行“全连接”,换句话说分组卷积的核心思想是将输入通道分成g个组，每个组内的通道独立进行卷积操作。具体来说：输入通道被均匀分成g个组，每组有个通道。输出通道​也被分成g个组，每组有个通道。每个组内的卷积操作是独立的，即第i组的卷积核只作用于第i组的输入通道，并生成第i组的输出通道。转置卷积可以看作是标准卷积的逆运算。
卷积神经网络——卷积核
fy2134的博客
10-16 4297
​ 在数学（特别是数学分析）中，卷积是一种重要的运算。卷积应用广泛于信号和图像处理以及其他工程科学领域中。深度学习中的卷积神经网络（CNN）就得名于卷积概念。深度学习中卷积的本质是信号和图像处理中的互相关（Cross-correlation）。在信号/图像处理中，卷积定义如下：连续情况下：离散情况下：深度学习中的卷积：执行卷积的目的是从输入中提取出有用的特征。在图像处理中，有多种过滤器可供选择。不同的滤波器可以提取中不同的特征。如水平、垂直、对角线边缘特征等。
【PyTorch单点知识】深入理解与应用转置卷积ConvTranspose2d模块
使者大牙ℂypher的博客
05-07 4992
基于PyTorch模块通过实例介绍转置卷积ConvTranspose
深度学习入门（五十）计算机视觉——转置卷积
ElysiumAILab
11-25 2027
课件 1 转置卷积 2 为什么称之为“转置” 教材 1 基本操作 2 填充、步幅和多通道 3 与矩阵变换的联系 4 小结
深入理解神经网络中的反(转置)卷积
idol24的博客
04-27 1583
正文本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用...
卷积神经网络-转置卷积
weixin_38498942的博客
06-18 824
一、简介 我们把从低分辨率特征图（小尺寸）到高分辨率特征图（大尺寸）称为上采样，上采样有两种方式：各种插值方法、转置卷积（反卷积）。 二、转置卷积 转置卷积（Transposed Convolution）又称为反卷积（Deconvolution）。在PyTorch中可以使用torch.nn.ConvTranspose2d()来调用，在Caffe中也有对应的层deconv_layer。 转置卷积常常用于CNN中对特征图进行上采样，比如语义分割和超分辨率任务中。之所以叫转置卷积是因为，它其实是把我们平时所用普通
普通卷积、转置卷积（transposed convolution)的原理及运算步骤的详细解释
qq_43449643的博客
01-12 732
其中stride[0]表示高度方向的stride，padding[0]表示高度方向的padding，kernel_size[0]表示高度方向的kernel_size，索引[1]都表示宽度方向上的。（2）.在输入特征图的四周填充kernelsize-padding-1的行和列的0元素，kernelsize为转置卷积核的大小，padding为转置卷积的padding大小，这里padding和卷积的padding不一样，可以看到这里在进行转置卷积时特征图蓝色部分还是2*2，所以padding为0；
基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法.pdf
09-25
本文介绍了一种基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法，旨在通过先进的机器学习手段提前预测结冰情况，为飞机防除冰系统的设计提供理论依据，从而提升航空安全水平。 翼型结冰预测是一种复杂的多变量...
反卷积_神经网络_神经_反卷积_网络_卷积神经_
10-01
首先，卷积神经网络是深度学习的核心组成部分，它通过一系列的卷积层、池化层和全连接层来识别图像特征。卷积层利用可学习的滤波器对输入图像进行扫描，提取出局部特征；池化层则用于减小数据尺寸，提高计算效率并...
Python----循环神经网络（LSTM：长短期记忆网络）
weixin_64110589的博客
05-23 991
RNN在处理长序列时存在长期依赖问题，即随着序列增长，模型难以记住较早时刻的信息，导致梯度消失或爆炸。为解决这一问题，LSTM（长短期记忆网络）被提出，它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来选择性保留或丢弃信息，从而更好地捕捉长期依赖关系。LSTM的输入门决定新信息的保留程度，遗忘门控制旧信息的遗忘程度，细胞状态则通过选择性更新来存储记忆。虽然LSTM不能完全避免梯度消失或爆炸，但它通过门控机制显著改善了这一问题，使其在处理长序列时表现更优。
基于pycharm,python,flask,sklearn,orm,mysql，在线深度学习sql语句检测系统
xxcxyxxd的博客
05-24 747
详细视频:【基于pycharm,python,flask,sklearn,orm,mysql，在线深度学习sql语句检测系统-哔哩哔哩】 https://b23.tv/JLQDwNn。
CNN手写数字识别/全套源码+注释可直接运行
2401_87092242的博客
05-21 839
可直接运行的cnn识别手写数字项目
学习深度学习是否要先学习机器学习？
2501_91695603的博客
05-17 1755
不管你后面是不是真的想要从事机器学习或者深度学习这方面，我都希望你能有时间去学习的时候，多多的了解一下 AI 技术 ，还是那句话，时间紧的情况下，怎么快速的为目标服务是最重要的，先学对自己有用自己需要的内容。就比如我给计算机一些动物的图片，然后告诉计算机哪个是老虎，哪个是狮子，计算机根据我给出的“图片和答案的特征”去学习“老虎为什么是老虎，狮子为什么是狮子”。这三部分看着挺唬人，其实只需要学习需要的内容，如果你的时间稍微宽裕一点，可以花一个半月左右的时间，如果时间紧，那就压在一个月以内一鼓作气的搞定。
生成模型——PixelRNN与PixelCNN
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大摆王的博客
05-24 1144
PixelRNN 是一种基于循环神经网络（RNN）的像素级生成模型，通过逐个像素地生成图像来构建完整的图像，其核心思想是将图像中的像素视为序列，并利用 RNN 的能力来捕捉像素之间的依赖关系。PixelCNN 是一种基于卷积神经网络（CNN）的像素级生成模型，它使用掩码卷积来捕捉像素之间的依赖关系。
计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现CEEMDAN-ABC-VMD-DBO-CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)
尘世冰封的专栏
05-21 619
以下是一个结合CEEMDAN、ABC优化VMD、DBO优化CNN-LSTM的完整时间序列预测实现方案。该方案包含完整的数据生成、算法实现和模型构建代码。
【深度学习】多目标融合算法（六）：渐进式分层提取模型PLE（Progressive Layered Extraction）
人工智能领域博客
05-21 1757
本文详细介绍了PLE多任务模型的算法原理、算法优势，并以小红书业务场景为例，构建PLE网络结构并使用pytorch代码实现对应的网络结构、训练流程。相比于CGC，PLE采用分层提取结构，每一层中采用共享门控、独享门控机制对共享专家组、独享专家组进行联合学习，增强了任务之间的解耦，提高了模型对不同任务的适应性，能在多任务场景中更好地平衡任务间冲突，提升多目标学习效果。
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