反卷积（转置卷积）

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转置卷积在深度学习中用于扩大特征图尺寸，它等价于普通卷积的反向传播过程。通过矩阵乘法理解CT*y实现从输出到输入的转换，但并不恢复原始值。TensorFlow中利用这一性质实现转置卷积。虽然与信号处理中的反卷积不同，但可通过反向思考普通卷积参数来设定转置卷积参数。

转置卷积其实就相当于正常卷积的反向传播。

考虑一个输入为x=4x4，卷积核为w=3x3，步长为stride=1，zero-padding=0

将卷积核展开为一个稀疏矩阵C：


做卷积可得2x2的输出y，C*x=y。如下图所示：

 

那么怎么得到转置卷积呢。正如我们上面说的转置卷积其实就相当于正常卷积的反向传播。

再对上式求输入x的梯度：

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转置卷积 transposed convolution
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通过上面分析，就可以知道为什么通过对输入特征图进行填充使用转置的卷积核并且使用转置卷积核与输入特征图进行步长=1的普通卷积操作就可以得到结果。
深度探索：机器学习中的反卷积（转置卷积）算法原理及其应用
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04-24 3108
反卷积作为卷积神经网络中的重要组成部分，凭借其保持空间信息、参数效率高等特性，在图像生成、超分辨率、语义分割等任务中展现出卓越性能。尽管存在棋盘效应、计算复杂度较高等挑战，但通过改进权值初始化、引入正则化、优化计算方法等手段，已能在一定程度上缓解这些问题。随着深度学习技术的不断发展，反卷积有望在更多领域（如视频处理、医学影像分析等）得到广泛应用，并与新型网络结构（如Transformer、Attention机制）相结合，推动相关领域的技术创新。未来的研究方向可能包括：优化反卷积的计算效率、减少伪影、开发针对
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反卷积详解
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在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络（CNN）提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算（例如图像的语义分割），这个采用扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样（Upsample）。 上采样有3种常见的方法：双线性插值（bilinear），反卷积（Transposed Convolution），反池化（Unpooling）。这里指的反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的完全逆过程，用一段话来解释： 转置卷积
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转置卷积transposed convolution个人备忘总结转置卷积特点实现总结 转置卷积 上采样方式有三种：双线性或最近邻插值、反池化和转置卷积。现在见的比较多的是双线性和转置卷积。在经典的FCN8中用的就是转置卷积（文中称其为反卷积deconvolution）。 特点 转置卷积顾名思义是一种卷积方式，只是卷积前多了个参数转置的过程。 优点：可学习，理论上模型可以通过学习获取最适合当前数据集的上采样方式。 缺点：存在棋盘效应， 分割边界为锯齿状。前者可以参考国外大佬的博客，消除办法是将kernel设置
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03-21 8317
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一文详解转置卷积(Transpose Convolution)
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​ 通常情况下，对图像进行卷积运算时，经过多层的卷积运算后，输出图像的尺寸会变得很小，即图像被削减。而对于某些特定的任务（比如：图像分割、GAN），我们需要将图像恢复到原来的尺寸再进行进一步的计算。这个恢复图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率映射的操作，叫做上采样（Upsample），如 图 所示。
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晓野豬
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转置卷积/反卷积（Transpose Convolution/Deconvolution）详解 1、提出背景及其应用   一般情况下，图像在经过多层的卷积运算后，其输出特征图的尺寸将会减小，图片分辨率降低。而在某些特定的任务中，我们需要将图像恢复或一定程度上增大，以便于后续的使用。这个恢复/增大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率映射的操作，叫做上采样（Upsample）。转置卷积便是常见的上采样方法之一。与传统的上采样方法（最近邻插值、双线性插值等）相比，转置卷积不会使用预先设定的插值方法。它具有可学习
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