本文主要是介绍【深度学习理论】卷积神经网络的反卷积/转置卷积，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
卷积过程：
利用卷积核与覆盖的区域进行内积操作（就是对应元素相乘求和）
反卷积过程：
原名叫做反卷积，但是并不是很合理，所以转置卷积更合理一点。具体过程如下：
（1）首先将卷积与感知野的乘积转换一下，将4*4的卷积核转换为下面的矩阵，然后4*4的原始数据转换为16*1的向量，这样子下面的矩阵一共有四行对应了四次卷积运算，0则表示在实际卷积过程中，卷积核与原图不重叠的位置。
（2）进行反卷积的过程时，将上述的4*16卷积矩阵每一行（4个元素）与feature map进行运算，重新恢复出4*4的矩阵。
（3）反卷积对于卷积核而言，直观的操作就是上下翻转，然后左右翻转。
参考链接：
https://arxiv.org/abs/1603.07285
http://blog.csdn.net/u014722627/article/details/60574260#fn:2
http://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/79131814
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