Kernel de convolução

1. O que o kernel da convolução faz?
2. O que é kernel na camada convolucional?
3. Como você encontra o kernel para convolução?
4. Por que o kernel está virado em convolução?

O que o kernel da convolução faz?

Um kernel de convolução define como um filtro altera os valores de pixel em uma imagem em escala de cinza. O kernel da convolução é uma estrutura 2D cujos coeficientes definem como o valor filtrado em cada pixel é calculado.

O que é kernel na camada convolucional?

Na rede neural convolucional, o kernel não passa de um filtro usado para extrair os recursos das imagens. O kernel é uma matriz que se move sobre os dados de entrada, executa o produto DOT com a sub-região dos dados de entrada e obtém a saída como a matriz dos produtos DOT.

Como você encontra o kernel para convolução?

O kernel precisa ter a mesma profundidade que a entrada. Você calcula a convolução de cada canal no kernel com cada canal correspondente na imagem. Essencialmente, você precisa executar a operação de convolução 2D três vezes e, em seguida, resume os resultados para obter a saída final do kernel.

Por que o kernel está virado em convolução?

Basicamente, é porque o tempo passa ao longo do eixo x com os pequenos valores de tempo à esquerda e os grandes (posterior) valores de tempo à direita. Portanto, se você começar a mudar, está tendo os grandes valores de tempo atingindo seu sinal primeiro, o que não está certo (causal). Então você tem que virar para fazer com que os pequenos valores de tempo mudem no primeiro.