來源：互聯網
卷積神經網絡所取得的各種優異表現直接推動了卷積自編碼器的產生。嚴格上來說，卷積自編碼器屬于傳統自編碼器的一個特例，它使用卷積層和池化層替代了原來的全連接層。
優點
傳統自編碼器一般使用的是全連接層，對于一維信號并沒有什么影響，而對二維圖像或視頻信號，全連接層會損失空間信息，通過卷積操作，卷積自編碼器能很好的保留二維信號的空間信息。
特點
卷積自編碼器與傳統自編碼器非常類似，其主要差別在于卷積自編碼器采用卷積方式對輸入信號進行線性變換，并且其權重是共享的，這點與卷積神經網絡一樣。
因此重建過程就是基于隱藏編碼的基本圖像塊的線性組合。
卷積自編碼器的損失函數與傳統正則自編碼器一樣，具體可表示為：
參考資料 >
自編碼神經網絡理論及應用綜述.計算機學報.2019-05-19