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反卷积 deconvolution

热度:91   发布时间:2023-11-14 21:28:00.0

简书:https://www.jianshu.com/p/a5831e6d1d3f

CSDN:https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79387345?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link&utm_relevant_index=2

其实反卷积并不是卷积,但是我们可以用卷积操作来模拟反卷积。

我们在输入矩阵的值之间加零以上采样输入矩阵。加零的目的是使得直接进行卷积核进行反卷积产生一样的效果。

stride=1: 左图为卷积 右图为反卷积。在这里插入图片描述
stride=2: 左图为卷积 右图为反卷积。在这里插入图片描述