Свертка в нейронной сети - это один из основных операций, которая позволяет выделить определенные признаки из входных данных. Эта операция используется в сверточных нейронных сетях (CNN) для обработки изображений, текста и других структурированных данных.
Суть свертки заключается в том, что на вход подается матрица (например, изображение), над которой скользит окно (ядро) определенного размера. При этом выполняется поэлементное умножение значений матрицы и ядра, а затем суммирование результатов. Таким образом, свертка позволяет выделять пространственные закономерности и выделять признаки различных уровней абстракции.
Одной из важных характеристик сверточных слоев является наличие весов (ядер), которые обучаются в процессе обучения нейронной сети. Эти веса позволяют выделять определенные признаки из входных данных и делают модель более гибкой и способной к обобщению.
Таким образом, свертка в нейронной сети является мощным инструментом для извлечения признаков из данных и играет ключевую роль в успешном выполнении задач машинного обучения, особенно в области компьютерного зрения и обработки изображений.