卷积与反卷积动图

各种卷积与反卷积动态图 
反卷积: 
详细文字链接:https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/132235276(该链接中并没有下面的动态图)

Deconvolution大致可以分为以下几个方面:(1)unsupervised learning,其实就是covolutional sparse coding[1][2]:这里的deconv只是观念上和传统的conv反向,传统的conv是从图片生成feature map,而deconv是用unsupervised的方法找到一组kernel和feature map,让它们重建图片。(2)CNN可视化[3]:通过deconv将CNN中conv得到的feature map还原到像素空间,以观察特定的feature map对哪些pattern的图片敏感,这里的deconv其实不是conv的可逆运算,只是conv的transpose,所以tensorflow里一般取名叫transpose_conv。(3)upsampling[4][5]:在pixel-wise prediction比如image segmentation[4]以及image generation[5]中,由于需要做原始图片尺寸空间的预测,而卷积由于stride往往会降低图片size, 所以往往需要通过upsampling的方法来还原到原始图片尺寸,deconv就充当了一个upsampling的角色。 
arbitrary_padding_no_strides 
arbitrary_padding_no_strides

arbitrary_padding_no_strides_transposed 
arbitrary_padding_no_strides_transposed

dilation 
dilation

full_padding_no_strides 
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full_padding_no_strides_transposed 
full_padding_no_strides_transposed

no_padding_no_strides 
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no_padding_no_strides_transposed 
no_padding_no_strides_transposed

no_padding_strides 
no_padding_strides

no_padding_strides_transposed 
no_padding_strides_transposed

padding_strides 
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padding_strides_odd 
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padding_strides_odd_transposed 
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padding_strides_transposed 
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same_padding_no_strides 
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same_padding_no_strides_transposed 
same_padding_no_strides_transposed

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