B站吴恩达深度学习视频笔记（19）——卷积网络的边缘检测

前言

从本篇笔记我们正式开始学习卷积神经网络。卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分，使用边缘检测作为入门样例。在这个笔记中，你会看到卷积是如何进行运算的。

在之前的笔记中，我说过神经网络的前几层是如何检测边缘的，然后，后面的层有可能检测到物体的部分区域，更靠后的一些层可能检测到完整的物体，这个例子中就是人脸。在这个视频中，你会看到如何在一张图片中进行边缘检测。

边缘检测

让我们举个例子，给了这样一张图片，让电脑去搞清楚这张照片里有什么物体，你可能做的第一件事是检测图片中的垂直边缘。

比如说，在这张图片中的栏杆就对应垂直线，与此同时，这些行人的轮廓线某种程度上也是垂线，这些线是垂直边缘检测器的输出。同样，你可能也想检测水平边缘，比如说这些栏杆就是很明显的水平线，它们也能被检测到，结果在这。

所以如何在图像中检测这些边缘？

看一个例子，这是一个6×6的灰度图像。因为是灰度图像，所以它是6×6×1的矩阵，而不是6×6×3的，因为没有RGB三通道。为了检测图像中的垂直边缘，你可以构造一个3×3矩阵。在共用习惯中，在卷积神经网络的术语中，它被称为过滤器(或者叫做卷积核)。我要构造一个3×3的过滤器，像这样

在论文它有时候会被称为核，而不是过滤器，但在这个笔记中，我将使用过滤器这个术语。对这个6×6的图像进行卷积运算，卷积运算用“”来表示，用3×3的过滤器对