简述卷积、转置卷积和空洞卷积。

卷积、转置卷积和空洞卷积都是卷积神经网络（CNN）中常用的层，它们各自有不同的作用和应用场景。

**卷积(Convolution)**：也称为滤波器卷积，是一种用于特征提取的技术。它通过滑动一个小窗口（通常称为过滤器或核），对输入数据进行加权求和，生成一个新的特征图。卷积操作可以捕捉到局部特征并减少计算量，对于图像中的边缘、纹理等局部模式识别非常有效。例如，在图像分类任务中，卷积层通常作为第一层，学习最基本的特征表示。

**转置卷积(Transposed Convolution 或 Deconvolution)**：又名上采样或反卷积，它的目的是增加输出的维度或分辨率，通常用于降维后的特征图还原回原始尺寸，或者在生成对抗网络（GANs）中实现图像生成。通过反向填充和放大步长，转置卷积能够保留一些下采样的信息，帮助恢复细节。

**空洞卷积(Dilated Convolution)**：相比于普通卷积，空洞卷积在每个滤波器中心跳过一定数量的像素，这被称为“空洞”。这样做可以保持感受野不变，同时增大卷积的步长，减少了计算密集度，有助于在不影响性能的前提下提高特征的空间分辨率。空洞卷积常用于在保持高分辨率的同时保留更多的上下文信息，尤其是在处理较大空间特征的场景如图像分割或物体检测。

总结来说，卷积用于提取特征，转置卷积用于增加分辨率或重构数据，而空洞卷积则提供了一种平衡计算效率与特征细节的方式。