Что такое свертка в нейронной сети? - коротко
Свертка в нейронной сети - это операция, которая применяется для извлечения признаков и улучшения смоделированных данных. Она выполняется путем сдвига фильтра по входному изображению и суммирования элементарных произведений, что позволяет сети лучше распознавать объекты и структуры на изображениях.
Что такое свертка в нейронной сети? - развернуто
Свертка, или операция свертки (convolution), является фундаментальным элементом в архитектуре нейронных сетей, особенно в конволюционных нейронных сетях (CNN). Эта операция позволяет нейронной сети обнаруживать и извлекать признаки из данных, таких как изображения или звуковые сигналы.
Свертка представляет собой процесс фильтрации входного сигнала с помощью ядра (фильтра), который проходит по всему входному данным. В контексте изображений, это означает применение матрицы фильтров к каждому пикселю изображения и вычисление свернутого значения путем умножения элементов фильтра на соответствующие элементы входного изображения, а затем суммирования всех этих произведений. В результате получается новое изображение, которое отражает признаки, обнаруженные фильтром.
Одной из ключевых особенностей свертки является способность автоматически искать и выделять локальные признаки в данных. Это позволяет нейронной сети эффективно обнаруживать края, текстуры, градиенты и другие важные характеристики изображения на ранних слоях сети. На более высоких слоях сети свертка способствует интеграции этих локальных признаков в более сложные и абстрактные представления, что позволяет нейронной сети выполнять задачи классификации, обнаружения объектов и другие виды обработки изображений.
Свертка также обладает свойством сохранения размерности входного данных при использовании методов "padding" (дополнение) или "stride" (шаг). Это позволяет контролировать размерность выходного сигнала и управлять количеством параметров в модели, что является важным аспектом для оптимизации производительности и обучения нейронной сети.