Howtosignalprocessing
- Apa yang dilakukan oleh kernel convolution?
- Apakah kernel dalam lapisan konvensional?
- Bagaimana anda mencari kernel untuk konvolusi?
- Mengapa kernel terbalik dalam konvensional?
Apa yang dilakukan oleh kernel convolution?
Kernel convolution mentakrifkan bagaimana penapis mengubah nilai piksel dalam imej skala kelabu. Kernel convolution adalah struktur 2D yang pekali menentukan bagaimana nilai yang ditapis pada setiap piksel dikira.
Apakah kernel dalam lapisan konvensional?
Dalam rangkaian saraf konvolusi, kernel hanyalah penapis yang digunakan untuk mengekstrak ciri -ciri dari imej. Kernel adalah matriks yang bergerak ke atas data input, melakukan produk titik dengan sub-rantau data input, dan mendapat output sebagai matriks produk dot.
Bagaimana anda mencari kernel untuk konvolusi?
Kernel perlu mempunyai kedalaman yang sama dengan input. Anda mengira konvolusi setiap saluran dalam kernel dengan setiap saluran yang sepadan dalam gambar. Pada asasnya, anda perlu melakukan operasi konvolusi 2D tiga kali lebih banyak, dan kemudian anda meringkaskan hasilnya untuk mendapatkan output kernel akhir.
Mengapa kernel terbalik dalam konvensional?
Pada dasarnya kerana masa berjalan sepanjang paksi x dengan nilai masa kecil di sebelah kiri dan nilai masa yang besar (kemudian) di sebelah kanan. Jadi jika anda mula beralih, anda mempunyai nilai masa yang besar memukul isyarat anda terlebih dahulu, yang tidak betul (kausal). Oleh itu, anda harus membalikkannya untuk menjadikan nilai masa kecil beralih pertama.
