Свертка - это один из основных методов обработки данных в нейронных сетях, используемый для извлечения признаков из входных данных. Основной идеей свертки является применение фильтра (ядра) к входным данным для выделения определенных патерностеров или признаков.
Каждый фильтр представляет собой матрицу значений, которая перемещается по входным данным с определенным шагом (шаг свертки). При этом на каждом шаге фильтр перемножается с соответствующим участком входных данных, после чего суммируются все произведения. Таким образом, на выходе получается единичное значение, которое представляет собой результат операции свертки для данного фильтра в данной позиции.
Одним из ключевых параметров свертки является размер фильтра - это дает возможность контролировать размер выходных данных. Также важным аспектом является количество фильтров, которые применяются к входным данным. Использование нескольких фильтров позволяет извлечь различные признаки из входных данных одновременно.
После прохождения всех фильтров через все участки входных данных, полученные результаты объединяются в тензор признаков, который затем подается на следующий слой нейронной сети для дальнейшей обработки.
Таким образом, свертка в нейронных сетях позволяет эффективно извлекать признаки из входных данных, что является ключевым шагом в обучении нейронных сетей для различных задач, таких как классификация изображений, распознавание речи или обработка текста.