期盼效应
当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像。这会使得深度学习来对这种低分辨率图像进行填充细节。一般来说，为了执行从低分辨率图像到高分辨率图像之间的转换，我们往往要进行deconvolution。简单来说，deconvolution layer可以允许模型通过每一个点进行绘制高分辨率图像上的一个方块，这种情况的产生与deconvolution的stride、kernel size有关。
https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 这个网站显示了反卷积的具体效果
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