设输入的 featuremap为F=[60 61;62 63]，也就是一个2x2的特征图，假设用一个2x2的权重[w1 w2;w3 w4]对其进行反卷积计算，手动写出反卷积输出(4x4的 特征图)每个位置数值的计算方式。

在反卷积（也称为转置卷积或上采样）过程中，每个位置的输出值是由输入特征图（feature map）的局部区域与相应的权重矩阵相乘并求和得到的。对于给定的输入特征图 F 和权重 W，输出的 4x4 特征图的每个位置 (i, j)，其计算过程可以按照以下步骤进行：

1. 确定输出位置的索引：由于反卷积会将输入大小翻倍，所以原点 (0, 0) 对应的是 (0, 0) 在输出特征图中的位置，即 `(2i, 2j)`。

2. 计算局部输入区域能够覆盖到的原始特征图部分：在这个例子中，因为是 2x2 的权重，所以从 F 中提取的子区域将是 `(i, i)` 到 `(i+1, i+1)` 和 `(j, j)` 到 `(j+1, j+1)`。注意，由于边界效应，如果 `i` 或 `j` 边界超出 F 的范围，则需要根据实际边缘处理规则（如零填充、镜像等）确定子区域的内容。

3. 将子区域的元素与对应权重相乘：对于每个子区域 `[F(i, i), F(i, i+1); F(i+1, i), F(i+1, i+1)]`，将其与权重 `[W(1, 1), W(1, 2); W(2, 1), W(2, 2)]` 相乘。

4. 汇总加权结果：将所有子区域的乘积相加，即：

   Output(2i, 2j) = W(1, 1)*F(i, i) + W(1, 2)*F(i, i+1) + W(2, 1)*F(i+1, i) + W(2, 2)*F(i+1, i+1)

同理，对其他位置 (2i, 2j+1), (2i+1, 2j), 和 (2i+1, 2j+1) 也执行类似的操作。