深度学习 | MATLAB卷积神经网络原理描述

深度学习 | MATLAB卷积神经网络原理描述

基本介绍

核卷积不仅用于神经网络，而且是许多其他计算机视觉算法的关键一环。在这个过程中，我们采用一个形状较小的矩阵(称为核或滤波器)，我们输入图像，并根据滤波器的值变换图像。后续的特征map值根据下式来计算，其中输入图像用f表示，我们的kernel用h表示，结果矩阵的行和列的索引分别用m和n表示。

卷积原理

将过滤器放置在选定的像素上之后，我们从kernel中提取每个相应位置的值，并将它们与图像中相应的值成对相乘。最后，我们总结了所有内容，并将结果放在输出特性图的对应位置。上面我们可以看到这样的操作在细节上是怎么实现的，但是更让人关注的是，我们通过在一个完整的图像上执行核卷积可以实现什么应用。