卷積層是卷積神經網路中的基礎操作，甚至在網路最後起分類作用的全連線層在工程實現時也是由卷積操作替代的。
卷積運算實際上是分析數學的一種運算方式，在卷積神經網路中通常僅涉及離散卷積的情形。
下面以輸入影象為5 x 5矩陣，其對應的卷積核(亦稱卷積引數，convolution kernel或convolution filter)為乙個3 x 3的矩陣。同時假定卷積操作時每做一次卷積，卷積核移動乙個畫素位置，即卷積步長為1。
下面的圖示能清楚地說明卷積操作，
對於三維的卷積操作，採用乙個三維的卷積核進行對立方體元素對應對應相乘相加，最後將得到的結果再進行堆疊起來。
卷積是一種區域性操作，通過一定的卷積核作用於區域性影象區域獲得影象的區域性資訊。下面舉例整體邊緣濾波器、橫向邊緣濾波器和縱向邊緣濾波器，這三種濾波器分別進行對一幅影象進行卷積操作，請看以下示意圖：
注：文章選自《解析深度學習—卷積神經網路原理與視覺實踐》魏秀參著
卷積神經網路 卷積神經網路啟用層
在生物意義上的神經元中，只有前面的樹突傳遞的訊號的加權和值大於某乙個特定的閾值的時候，後面的神經元才會被啟用。簡單的說啟用函式的意義在於判定每個神經元的輸出 放在人臉識別卷積神經網路中來思考，卷積層的啟用函式的意義在於這一塊區域的特徵強度如果沒有達到一定的標準，就輸出0，表明這種特徵提取方式 卷積核...
卷積神經網路 卷積層
1 2 該部落格主要是對網上知識點的學習和整理，方便日後複習。侵刪。卷積神經網路 cnn 一般由輸入層 卷積層 啟用函式 池化層 全連線層組成，即input 輸入層 conv 卷積層 relu 啟用函式 pool 池化層 fc 全連線層 當我們給定乙個 x 的圖案，計算機怎麼識別這個圖案就是 x 呢...
卷積神經網路 定義卷積層
import torch in channels,out channels 5,10 in 決定卷積核的channel out 決定卷積核的個數 width,hight 100,100kernel size 3 卷積核的邊長 卷積核一般為奇數邊長正方形 batch size 1input torch...