卷积神经网络二
反卷积神经网络中的反卷积是指，通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程，其并不具备学习能力，仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络模型，没有学习的过程。 看一下VGG-16反卷积神经网络的结构，VGG-16是一个深度神经网络模型，其反卷积过程就是将中间数据，按照前面卷积，池化等变化过程，完全相反的做一遍，从而得到类似原输入的数据。 反卷积的原理 反卷积可以理
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