Convolution

Пошаговый разбор свёрточной нейросети: как изображение проходит через несколько сверточных слоев, изменяя размерность, и как финальный слой формирует предсказание.

Как сверточный слой CNN преобразует входное изображение, применяя фильтры, добавляя смещения и используя нелинейные функции активации для формирования многоканального представления.

Как свёртка применяется к цветным изображениям, как фильтры обрабатывают отдельные цветовые каналы и как формируется многослойное представление в нейросетях.

Как шаг свертки (stride) влияет на размер выходного изображения, ускоряет обработку и уменьшает вычислительную сложность в сверточных нейросетях.

Как padding помогает сохранить размер изображения при свертке, предотвращает потерю краевой информации и влияет на тип свертки (valid или same).