Свертка в нейронной сети — это один из основных типов операций, производимых над входными данными. Эта операция позволяет сети извлекать признаки из входного изображения или других типов данных.
Сверточные нейронные сети особенно хорошо подходят для работы с изображениями, так как они способны автоматически извлекать различные признаки из пикселей изображения, такие как грани, узоры, текстуры и другие важные детали. Эти признаки затем могут быть использованы для классификации, распознавания образов, сегментации и др.
Операция свертки выполняется путем перемещения небольшого окна (фильтра) по всему входному изображению и умножения значений пикселей входного изображения на значения весов фильтра, а затем суммирования результатов. Полученное значение записывается в новый тензор, который называется feature map. Таким образом, свертка позволяет выделить важные признаки и уменьшить размер данных.
С помощью последовательного применения сверток и других операций, нейронные сети могут создавать сложные модели, способные обрабатывать различные типы данных и выполнять разнообразные задачи. Сверточные нейронные сети являются ключевым инструментом в области компьютерного зрения и обработки изображений, и широко применяются в современных приложениях и технологиях.