这篇深度学习基础文章将深入解析转置卷积（Transposed Convolution）的核心原理与应用。通过对比常规卷积操作，系统讲解转置卷积如何实现上采样和特征图尺寸扩大的数学机制，重点剖析转置卷积核的工作原理及其在语义分割、生成对抗网络（GAN）等任务中的关键作用。文章结合可视化示例，帮助读者直观理解其"逆向卷积"的本质，并探讨实际应用中可能遇到的棋盘效应等问题及解决方案，为掌握这一重要上采样

 DeepSeek结合腾讯云大模型知识引擎，能够理解代码的结构与业务逻辑。在自动化代码生成时，它不仅仅是在执行简单的模板填充，而是能够理解开发者意图，通过自然语言和编程语言之间的转换生成符合要求的高效代码。例如，我们只需要描述需求，AI就能根据大模型的深度理解能力，生成符合规范、可复用的代码结构，这在传统的自动化工具中是很难实现的。

【大模型实战训练营】专栏的建立得益于山东大学软件学院2025年的创新实训课程。在创新实训中，我们小组所选择的研究课题是【基于Deepseek、Janus等大模型的智能学术海报生成系统】，因此应山东大学戴鸿君教授要求，创建本专栏将我们的研究成果和研究全过程公开展示。

本文的核心思想和推导过程参考了b站视频：【傅里叶变换的工作原理系列(第九部分)：卷积 II】https://www.bilibili.com/video/BV1pG4y1s787?这一个系列的视频如果想要学习更多深度学习知识，大家可以点个关注并订阅，持续学习、天天进步e%3D1+