日萌社
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）
(1)反卷积
反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着卷积核卷积，再进行正向卷积。先进行上采样，即扩大像素；再进行卷积，优点是通过参数学习达到up-sample效果会比插值方法更好
反卷积应用：主要用来还原feature map的尺寸大小，在分割等领域会使用来还原图像大小。
（2）空洞卷积
采用的atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信息，相当于在标准概念的kernel（卷积核）中，相邻点之间添加(rate - 1)个0。dilated的好处是不做pooling损失信息的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。
应用：空洞卷积通常应用在分割等low-level vision task任务中，比如分割任务、姿态估计等。
