CNN學習筆記：卷積和卷積核的作用

卷積： 根據離散二維卷積公式，有： 但在圖像處理的計算中，一般將卷積核翻轉後再計算，可以直接看成是對位相乘。 卷積核的作用：濾波/特徵提取 假設有一個卷積核如下圖所示： 我們可以看到小鼠各部分和它做卷積的結果。圖形越相似，所得結果也就越大。   由此可以看出卷積的作用，即在於濾波，或特徵提取。所以CNN的核心所在也就是找到這個卷積核kernal. 也就是神經網絡中的核心公式：y=wx+b

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