चूंकि कोई विस्तृत और चिह्नित उत्तर नहीं है, इसलिए मैं अपना सर्वश्रेष्ठ प्रयास करूंगा।
आइए पहले समझते हैं कि इस तरह की परतों के लिए प्रेरणा कहां से आती है: उदाहरण के लिए एक दृढ़ ऑटोकारोडर। आप मूल छवि को फिर से संगठित करने के लिए ऑटोकेनडर को प्रशिक्षित करते समय छवियों के करतब निकालने के लिए एक दृढ़ ऑटोकारोडर का उपयोग कर सकते हैं। (यह एक अनसुलझी विधि है।)
इस तरह के ऑटोएन्कोडर के दो भाग होते हैं: एनकोडर जो छवि से सुविधाओं को निकालता है और डिकोडर जो इन विशेषताओं से मूल छवि को फिर से संगठित करता है। एनकोडर और डिकोडर की वास्तुकला आमतौर पर प्रतिबिंबित होती है।
एक दृढ़ ऑटोकारोडर में, एन्कोडर कनवल्शन और पूलिंग लेयर्स के साथ काम करता है। मुझे लगता है कि आप जानते हैं कि ये कैसे काम करते हैं। डिकोडर एनकोडर को मिरर करने की कोशिश करता है लेकिन "सब कुछ छोटा करने" के बजाय छवि के मूल आकार से मेल खाने के लिए "सब कुछ बड़ा बनाने" का लक्ष्य है।
कन्वेन्शियल लेयर्स के विपरीत ट्रांसपोज़्ड कन्वेन्शन लेयर्स हैं (इसे डिकोन्वोल्यूशन के रूप में भी जाना जाता है , लेकिन सही ढंग से गणितीय रूप से यह कुछ अलग है)। वे फिल्टर, गुठली के साथ काम करते हैं, दृढ़ संकल्प परतों के रूप में घूमते हैं, लेकिन उदाहरण के लिए 3x3 इनपुट पिक्सेल से 1 आउटपुट तक वे 1 इनपुट पिक्सेल से 3x3 पिक्सेल तक मैप करते हैं। बेशक, बैकप्रोपैजेशन भी थोड़ा अलग काम करता है।
पूलिंग लेयर्स के उलट अपसैंपिंग लेयर्स होती हैं जो उनके शुद्धतम रूप में केवल छवि का आकार बदलती हैं (या आवश्यकतानुसार पिक्सेल को कॉपी करते हैं)। एक अधिक उन्नत तकनीक अनप्लगिंग है जो अधिकतम परतों में मैक्सिमा के स्थान को याद करके मैक्सपूलिंग को बदल देती है और अनप्लिंग परतों में मूल्य को इस स्थान पर बिल्कुल कॉपी करती है। इस से उद्धृत करने के लिए ( https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdf ) पेपर:
काफनेट में, अधिकतम पूलिंग ऑपरेशन गैर-उल्टा है, हालांकि हम स्विच चर के एक सेट में प्रत्येक पूलिंग क्षेत्र के भीतर मैक्सिमा के स्थानों को रिकॉर्ड करके एक अनुमानित व्युत्क्रम प्राप्त कर सकते हैं। डिकोन्वनेट में, अनप्लिंग ऑपरेशन इन स्विच का उपयोग उपयुक्त स्थानों में ऊपर की परत से पुनर्निर्माण को करने के लिए करता है, जिससे उत्तेजना की संरचना का संरक्षण होता है।
अधिक तकनीकी इनपुट और संदर्भ के लिए इस पर वास्तव में अच्छा, प्रदर्शनकारी और गहन विवरण में एक नज़र है: http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/conv_arithmetic.html
और https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Deconvolution-Upsampling-Unpooling-and-Convolutional-Sparse-Coding पर एक नज़र