Свертка (convolution) - это основной шаг в процессе обработки данных в нейронных сетях. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) широко используются для анализа изображений, распознавания образов, классификации и детекции объектов.
Принцип свертки заключается в том, что фильтр (ядро) проходит по входным данным (например, изображению) с определенным шагом и производит операцию умножения элементов входных данных на элементы фильтра, а затем суммирует их. Таким образом, свертка позволяет извлекать признаки из входных данных.
Фильтр может быть различного размера и содержать различные веса. В результате свертки на выходе получается новая матрица данных, которая представляет собой карту признаков. Эта карта может содержать информацию о различных характеристиках изображения, таких как границы, текстуры, цвета и т.д.
Свертка позволяет нейронной сети обучаться на изображениях и автоматически извлекать важные признаки для решения конкретной задачи. Благодаря использованию сверток, CNN способны эффективно работать с изображениями различного размера и обрабатывать их гногоображественным нимальное количество ислоролей.