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2.2反卷积网络为了理解卷积网络，需要理解中间层的特征值，反卷积网络提供了办法。反卷积网络的每一层都可以看做卷积网络中对应层的逆过程，它们拥有相同的卷积核和池化索引，因此反卷积将特征值逆映射回了输入图片的像素空间，借此说明图片中的哪些像素参与激活了该特征值。
反卷积：蓝色是输入（5x5）,灰色是卷积核（3x3）,绿色是输出（5x5），padding=1，strides=13反卷积的输出尺寸论文Aguidetoconvolutionarithmeticfordeeplearning涉及了14种有关反卷积的尺寸大小公式的关系，但是归纳起来就只有两种情况。
在[1]这篇文章中，引入了反卷积层，但是反卷积层和反卷积网络[2]不是一回事。至于反卷积网络，@谭旭已经说的很清楚了。但是最近很多文章中出现的deconv(反卷积，转置卷积，微步卷积)大多起源于[2]这篇文章。
反卷积试井分析技术研究与应用.【摘要】：反卷积计算的本质是最优化,通过对实测资料的优化处理,构造出理想的、等效的、对应于相同时间段内以恒定产量生产条件下的压力变化,得到测试全部过程的压力响应,其探测范围比任何一段压力恢复都要大得多,而且...
通过反卷积操作，那些与特定类别相近的激活值得到进一步强化，而与特定类别山东大学本科毕业论文18不相近的噪音激活值则进一步弱化。通过反池化层和反卷积层的相互结合，我们的网络可以产生非常精准的分割矩阵。
2.2反卷积网络为了理解卷积网络，需要理解中间层的特征值，反卷积网络提供了办法。反卷积网络的每一层都可以看做卷积网络中对应层的逆过程，它们拥有相同的卷积核和池化索引，因此反卷积将特征值逆映射回了输入图片的像素空间，借此说明图片中的哪些像素参与激活了该特征值。
反卷积：蓝色是输入（5x5）,灰色是卷积核（3x3）,绿色是输出（5x5），padding=1，strides=13反卷积的输出尺寸论文Aguidetoconvolutionarithmeticfordeeplearning涉及了14种有关反卷积的尺寸大小公式的关系，但是归纳起来就只有两种情况。
在[1]这篇文章中，引入了反卷积层，但是反卷积层和反卷积网络[2]不是一回事。至于反卷积网络，@谭旭已经说的很清楚了。但是最近很多文章中出现的deconv(反卷积，转置卷积，微步卷积)大多起源于[2]这篇文章。
反卷积试井分析技术研究与应用.【摘要】：反卷积计算的本质是最优化,通过对实测资料的优化处理,构造出理想的、等效的、对应于相同时间段内以恒定产量生产条件下的压力变化,得到测试全部过程的压力响应,其探测范围比任何一段压力恢复都要大得多,而且...
通过反卷积操作，那些与特定类别相近的激活值得到进一步强化，而与特定类别山东大学本科毕业论文18不相近的噪音激活值则进一步弱化。通过反池化层和反卷积层的相互结合，我们的网络可以产生非常精准的分割矩阵。
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