反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的，FCN作者称为backwards convolution，有人称Deconvolution layer is a very unfortunate name and should rather be called a transposed convolutional layer. 我们可以知道，在CNN中有con layer与pool layer，con layer进行对图像卷积提取特征，pool layer对图像缩小一半筛选重要特征，对于经典的图
这个压缩包是小编在学习反卷积实现的时候参考的论文汇总，包括最经典的Deconvolutional Networks还有Adaptive Deconvolutional Networks for Mid and High Level Feature Learning以及Visualizing and Understanding Convolutional Networks三篇论文，可以很好的帮助理解深度学习中的反卷积操作原理和具体流程！！
