卷積運算的定義如下圖所示：
如圖所示，我們有乙個5x5的影象，我們用乙個3x3的卷積核：
1 0 1
0 1 0
1 0 1
來對影象進行卷積操作（可以理解為有乙個滑動視窗，把卷積核與對應的影象畫素做乘積然後求和），得到了3x3的卷積結果。
這個過程我們可以理解為我們使用乙個過濾器（卷積核）來過濾影象的各個小區域，從而得到這些小區域的特徵值。
在實際訓練過程中，卷積核的值是在學習過程中學到的。
在具體應用中，往往有多個卷積核，可以認為，每個卷積核代表了一種影象模式，如果某個影象塊與此卷積核卷積出的值大，則認為此影象塊十分接近於此卷積核。如果我們設計了6個卷積核，可以理解：我們認為這個影象上有6種底層紋理模式，也就是我們用6中基礎模式就能描繪出一副影象。以下就是24種不同的卷積核的示例：
深度學習 卷積理解
一.深度卷積神經網路學習筆記 一 假設輸入影象尺寸為w，卷積核尺寸為f，步幅 stride 為s 卷積核移動的步幅 padding使用p 用於填充輸入影象的邊界，一般填充0 那麼經過該卷積層後輸出的影象尺寸為 w f 2p s 1。2.它寫出為什麼會用padding？卷積核大小該如何確定？strid...
14 深度學習 卷積
補交作業 第十二次作業 垃圾郵件分類 第十三次作業 垃圾郵件分類2 這兩個作業電腦顯示卡炸了，返廠修了兩周，所以沒有完成，只能在手機上直播課，謝謝老師 第六次作業 邏輯回歸 這個作業我4月23日就已經弄好了，但是忘記交了，老師可以檢視一下這篇部落格的日期 1.簡述人工智慧 機器學習和深度學習三者的聯...
14 深度學習 卷積
1.簡述人工智慧 機器學習和深度學習三者的聯絡與區別。區別 1 人工智慧 目的和結果，深度學習，機器學習是方法，是工具。2 機器學習 一種實現人工智慧的方法 機器學習都可以被精準地定義為 1 任務2 訓練過程3 模型表現 3 深度學習 是一種實現機器學習的技術，適合處理大資料 2.全連線神經網路與卷...