深度学习-李沐-第十三节-转置卷积

转置卷积

在空间维度被卷积神经网络层缩小后，可以使用转置卷积用于逆转下采样导致的空间尺寸减小。

基本操作

填充、步幅和多通道

与矩阵变换的联系

小结

• 与通过卷积核减少输入元素的常规卷积相反，转置卷积通过卷积核广播输入元素，从而产生形状大于输入的输出。

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• 我们可以使用矩阵乘法来实现卷积。转置卷积层能够交换卷积层的正向传播函数和反向传播函数。