transposed convolution

转置卷积（transposed convolution），也称为反卷积（deconvolution），是卷积神经网络中一种常用的操作。它通常被用于进行上采样操作，从而扩大特征图的尺寸。转置卷积可以看作是卷积的逆过程，其计算过程是将一个小的特征图通过一定的步长、填充等方式，映射为一个大的特征图。

具体来说，转置卷积操作首先将输入张量中的每个元素都用一定的权重系数与卷积核进行卷积，得到一个输出张量；然后，将输出张量中的每个元素都与一个与卷积核对应的权重系数相乘，并将这些乘积相加，得到最终的输出值。转置卷积的过程可以通过矩阵运算来实现，因此也被称为反向卷积。

在卷积神经网络中，转置卷积常常被用于进行上采样操作，从而将低分辨率的特征图恢复为原始的高分辨率图像。此外，转置卷积还可以被用于生成对抗网络（GAN）等深度学习任务中。