反捲積是什麼意思

反捲積（Deconvolution）是神經網路中常用的一種操作，用於提高輸入圖像的解析度。它是捲積（Convolution）操作的逆運算，但實際上它並不是捲積的真正逆運算，因為它會引入額外的假設和操作。

在神經網路中，捲積操作會降低圖像的解析度，因為它會在圖像上進行下採樣（例如使用池化層）。而反捲積操作則會嘗試將圖像的解析度提高回來。反捲積操作通常與捲積操作結合使用，用於提高神經網路的解析度。

反捲積操作的基本思想是，通過在輸入圖像上進行上採樣，然後使用捲積操作來恢復圖像的解析度。具體來說，反捲積操作可以通過以下方式實現：

反捲積操作有時也被稱為轉置捲積（Transposed Convolution）或 fractionally strided convolution。它可以用於提高神經網路的解析度，從而提高神經網路的性能。