在机器学习和图像处理领域，卷积的主要功能是在一个图像（或某种特征）上滑动一个卷积核（即滤波器），通过卷积操作得到一组新的特征。
举一反三
- 用包含N个卷积核的卷积核组对图像I进行卷积后，下列描述正确的是 A: 得到一个特征图 B: 如果第i特征图上第j个位置的响应值较大，说明图像上对应位置的局部结构与第i个卷积核所描述的局部结构越相似。 C: 卷积核组对图像某一位置进行卷积操作后，得到的是一个N维向量，且该向量可用于表示图像这个点处的局部结构。 D: 如果第i特征图上有多个位置具有较大的响应值，说明该图像在这些位置上存在与第i个卷积核所描述的结构相似的结构。
- 关于卷积神经网络,下列的描述错误的是______。 A: 卷积神经网络模型的核心是通过卷积层和池化层提取图像特征信息 B: 卷积层、池化层、Dropout层和全连接层出现的次数唯一 C: 池化层的操作和卷积类似,都是需要一个类似卷积核的滤波器算子遍历图像中的每个像素 D: 可以把卷积想象成作用于矩阵的一个滑动窗口函数。滑动窗口又称作卷积核、滤波器或是特征检测器
- 关于卷积神经网络,下列的描述错误的是( )。 A: 卷积神经网络模型的核心是通过卷积层和池化层提取图像特征信息 B: 卷积层、池化层、Dropout层和全连接层出现的次数唯一 C: 池化层的操作和卷积类似,都是需要一个类似卷积核的滤波器算子遍历图像中的每个像素<br>或是特征检测器 D: 可以把卷积想象成作用于矩阵的一个滑动窗口函数。滑动窗口又称作卷积核、滤波器
- 卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像，其核心是卷积核。卷积核以来表示
- 卷积核与特征图之间是__1__ 关系,即一个输入图如果有六个卷积核心,就应该产生 六 个特征图