关于反卷积神经网络的实现问题（转置卷积、反池化）
问题描述：
比如说我有一堆手写数字数据集，data为数字（0-9），标签为手写数字的图像（image）。
神经网络的目的是：输入一个数字（比如说数字0），经过一系列各种神经网络层的操作后，输出该手写数字图像（image）【就是类似于卷积神经网络反过来，输入image作为输出，输出label作为输入】。请问这种神经网络应该怎么实现呢？能详细解释一下吗？或者给出一些代码实现
答
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