能不能用最通俗語言講解“卷積”？圖像處理中3*3，5*5模板卷積怎么算的？最流行的解釋：卷積是加權(quán)平均數(shù)，它是一個(gè)點(diǎn)及其周圍點(diǎn)的加權(quán)平均數(shù)?；蛘呖梢哉J(rèn)為卷積是一種濾波器。當(dāng)然，取決于卷積核心，它可以是

能不能用最通俗語言講解“卷積”？圖像處理中3*3，5*5模板卷積怎么算的？

最流行的解釋：卷積是加權(quán)平均數(shù)，它是一個(gè)點(diǎn)及其周圍點(diǎn)的加權(quán)平均數(shù)。

或者可以認(rèn)為卷積是一種濾波器。當(dāng)然，取決于卷積核心，它可以是高通濾波器或低通濾波器。

如果在圖像處理中使用卷積：低通濾波器是圖像去噪，高通濾波器是銳化。

如果在圖像識別中使用卷積：卷積是提取特征，可以是低頻特征、高頻特征或梯度特征（實(shí)際上是高頻特征）。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行圖像識別？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過用戶設(shè)計(jì)的損失融合（分類往往是交叉的）計(jì)算實(shí)際標(biāo)簽和預(yù)測標(biāo)簽之間的差異，使用梯度反向傳播最小化損失，并更新卷積核參數(shù)以生成新的預(yù)測值。重復(fù)此過程，直到培訓(xùn)結(jié)束。