神经网络卷积核的意义是什么？

原创 已于 2022-04-03 19:45:00 修改 · 3.7k 阅读 · 1 ·
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#计算机视觉 #神经网络 #深度学习

于 2022-03-31 20:33:18 首次发布
本文介绍了卷积概念的三种演变：第一，作为系统余量计算工具；第二，用于理解图像中像素间的影响；第三，在卷积神经网络中作为特征筛选的过滤器。通过UP主王木头的视频，深入探讨卷积在图像处理和深度学习中的核心作用。
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一共有三层含义下面只做简单介绍，具体请参考B站UP主王木头的视频：

从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”，“卷积”意义的3次改变_哔哩哔哩_bilibilid

第一种：一个系统具有不稳定的输入，稳定的输出，可以通过卷积去求这个系统的系统余量

第二种：周围像素点对当前像素点会产生怎样的影响

第三种：过滤器的卷积核，它规定了一个像素点如何试探周围的像素点，如何筛选图像的特征

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　　图像中的卷积，是离散的，这不同于我们数学中的卷积公式，数学中的卷积公式大部分都是连续的，但是也有离散的卷积公式，学过数字信号处理的应该都知道。这一点是我之前不明白的地方。 　　 　　正如上图所示，大的方框表示原图像的像素，中间小的3*3的方框为卷积模板，最右边的方框是做完卷积之后的输出图像。 　　那么，为什么要对图像做卷积呢？卷积的物理意义是什么呢？经过查阅资料和听取课程，终于有些明白了...
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