Как работает свёрточный слой?

Свёрточный слой — ключевой элемент свёрточных нейронных сетей (CNN), который применяется для обработки изображений и других данных с пространственной структурой.

Он работает так:

• На вход подаётся многоканальный тензор (например, изображение с каналами RGB).
• Свёрточный слой содержит набор фильтров (ядра свёртки) — маленьких матриц с обучаемыми весами.
• Каждый фильтр последовательно "скользит" по входным данным (операция свёртки), вычисляя скалярное произведение фильтра и соответствующего участка входа.
• Результатом является карта признаков (feature map), показывающая, насколько данный фильтр активируется в разных областях входа.
• Обычно после свёртки применяется функция активации (ReLU и др.) и иногда пулинг для уменьшения размерности.

Пример: если фильтр выделяет горизонтальные края, то на выходе будут высокие значения там, где в изображении есть горизонтальные линии.

Таким образом, свёрточный слой автоматически извлекает локальные признаки, что позволяет эффективно обучать модели для задач распознавания образов.