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漫画：卷积神经网络中的卷积核到底是什么？

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卷积计算的直观体现

如上所述，在多轮卷积处理后的一张汽车图片中，在最初的卷积阶段主要完成了对图像低层次特性的提取（如同边框检测），随后逐步识别出更高层次的特征（完整物体结构）。

不同的卷积探测器

在应用不同卷积核处理同一图像时，能够观察到所得到的输出具有显著差异；这表明不同类型的卷积核在特征提取方面表现出独特的性质。

例如你输入一个老鼠的图片，将二维或者三维的图片转化成矩阵形式。

对于图像处理，我们一般选取局部进行分析和处理。

橘色框中的矩阵对应为：

接下来我们将需要用到卷积核。我们要提取的是老鼠尾巴这一特征。那么我们假设卷积核的形式为：

对于上面的卷积：（5030）+（5030）+（5030）+（2030）+（50*30）=6600 ；

对于不能识别的特征，曲线的卷积核与其卷积后得到的值为0 ；

参考链接

2.今日头条B站AI专栏

3.掘金

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