并积转置是深度学习中的关键技术，尤其在图像处理任务中扮演重要角色。通过卷积核反向应用，并积转置实现了输入特征到多个输出特征的上采样，超越传统插值方法的局限性。在生成对抗网络、语义分割和图像超分辨率等领域，并积转置被广泛应用。其运作原理涉及矩阵转换和逆向计算，使其成为恢复图像尺寸的灵活工具。然而，使用时需注意棋盘效应，并通过调整卷积核和步长等参数进行优化。