Noyau de convolution

1. Que fait le noyau de convolution?
2. Qu'est-ce que le noyau dans la couche convolutionnelle?
3. Comment trouvez-vous le noyau de la convolution?
4. Pourquoi le noyau est-il retourné dans la convolution?

Que fait le noyau de convolution?

Un noyau de convolution définit comment un filtre modifie les valeurs des pixels dans une image en niveaux de gris. Le noyau de convolution est une structure 2D dont les coefficients définissent comment la valeur filtrée à chaque pixel est calculée.

Qu'est-ce que le noyau dans la couche convolutionnelle?

Dans le réseau neuronal convolutionnel, le noyau n'est rien d'autre qu'un filtre qui est utilisé pour extraire les fonctionnalités des images. Le noyau est une matrice qui se déplace sur les données d'entrée, effectue le produit DOT avec la sous-région des données d'entrée et obtient la sortie comme matrice de produits DOT.

Comment trouvez-vous le noyau de la convolution?

Le noyau doit avoir la même profondeur que l'entrée. Vous calculez la convolution de chaque canal dans le noyau avec chaque canal correspondant dans l'image. Essentiellement, vous devez effectuer l'opération de convolution 2D trois fois plus, puis vous résumez les résultats pour obtenir la sortie finale du noyau.

Pourquoi le noyau est-il retourné dans la convolution?

Fondamentalement, c'est parce que le temps va le long de l'axe x avec les petites valeurs de temps à gauche et les grandes (plus tard) valeurs de temps à droite. Donc, si vous commencez à vous déplacer, vous avez les grandes valeurs de temps frappés d'abord votre signal, ce qui n'est pas juste (causal). Vous devez donc le retourner pour faire passer les petites valeurs de temps en premier.