konvolutsioonikihte

Konvolutsioonikiht on närvivõrkude, eriti konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) aluskomponent. Selle peamine ülesanne on automaatselt ja adaptiivselt õppida ruumilisi hierarhiaid andmetest, nagu pildid. Konvolutsioonikiht rakendab matemaatilist operatsiooni, mida nimetatakse konvolutsiooniks, sisendandmetele. See operatsioon hõlmab väikese "filtri" või "tuuma" liigutamist sisendandmete kohal. Iga filtri positsioonil arvutatakse sisendandmete ja filtri vaheline punktkorrutis. See protsess loob väljundkaardi, mis esindab sisendandmete teatud tunnuste esinemist.

Igal filtril on õpitavad kaalud. Treeningu ajal kohandatakse neid kaalusid, et filter tuvastaks kasulikke tunnuseid, nagu servad, nurgad või tekstuurid. Konvolutsioonikihi eesmärk on identifitseerida kohalikke tunnuseid, mis on aja- või ruumiliselt piiratud. Erinevad filtrid saavad tuvastada erinevaid tunnuseid, võimaldades kihil õppida keerukaid mustreid. Mitmete konvolutsioonikihtide järjestamine võimaldab võrgul õppida üha keerukamaid ja abstraktsemaid tunnuseid, alustades madala taseme omadustest ja liikudes kõrgema taseme esindusteni. Konvolutsioonikihtidel on ka parameetrite jagamine, kus sama filtrit kasutatakse kogu sisendi kohal, mis vähendab oluliselt õpitavate parameetrite arvu ja muudab mudeli tõhusamaks.