标签：卷积 blog 转置 csdn article net CV
1. 抽丝剥茧理解转置卷积：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/87357447阿斯顿
2. 计算原理与API使用参考https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/120709865
- 转置卷积又叫反卷积、逆卷积。不过转置卷积是目前最为正规和主流的名称，因为这个名称更加贴切的描述了卷积的计算过程，而其他的名字容易造成误导。在主流的深度学习框架中，如TensorFlow，Pytorch，Keras中的函数名都是conv_transpose。所以学习转置卷积之前，我们一定要弄清楚标准名称，遇到他人说反卷积、逆卷积也要帮其纠正，让不正确的命名尽早的淹没在历史的长河中
- 人们很喜欢叫转置卷积为反卷积或逆卷积，是因为转置卷积操作很像卷积的逆过程。但事实上不是
- 转置卷积事实上由普通卷积实现方式中得到启发。可以参考开头引用1的连接，里面的图解释很清楚
- 直接卷积我们是用一个“小窗户”去看一个“大世界”，而转置卷积是用一个“大窗户”的一部分去看“小世界”。这里有一点需要注意，我们定义的卷积核是左上角为a，右下角为i，但在可视化转置卷积中，需要将卷积核旋转180°后再进行卷积
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