Разбираемся с сверточными нейронными сетями (CNN) в глубоком обучении

Размышляя над своим опытом работы с моделями глубокого обучения, я нахожу его очень полезным. От обработки необработанных пикселей до управления автомобилями с автопилотом, сверточные нейронные сети (CNN) остаются краеугольным камнем современного визуального восприятия. Эта статья рассказывает о том, как они работают, почему они важны и куда движутся. Зачем нужна свертка? Свертка, по сути, — это способ «смешивания» двух функций (или двух массивов чисел), при котором одна действует как фильтр для другой. Она измеряет, насколько эти две функции перекрываются, когда одна скользит (сдвигается) по другой. Благодаря такому поведению «скольжения и умножения», свертка извлекает локальные закономерности и создает новый сигнал или изображение, в которых эти закономерности подчеркнуты или подавлены.