卷积层是卷积神经网络(CNN)的基本构建块,广泛应用于图像分类和目标检测等任务。这些层旨在通过应用卷积操作自动提取输入数据(通常是图像)中的特征。简单来说,卷积层接受一幅图像,并在其上滑动小的滤波器(或卷积核),与相应像素值进行逐元素相乘。此操作有助于识别图像中的模式,例如边缘或纹理。
卷积层中的每个滤波器都比输入图像小,通常以随机权重初始化。在网络训练过程中,这些权重会根据输出的误差进行调整,使得模型能够学习哪些特征对当前特定任务是重要的。例如,在早期层中,滤波器可能会检测简单的特征,如边缘和颜色,而在更深层中则可以捕捉到更复杂的结构,例如形状或特定物体。卷积层的输出通常被称为特征图,它表示特定特征在输入图像的空间维度上的存在。
此外,卷积层通常还包括激活函数,如ReLU(修正线性单元),它为模型引入非线性。这种非线性使网络能够学习更复杂的模式。步幅(滤波器的步长)和填充(在输入周围添加额外像素)等参数可以进行调整,以影响输出特征图的大小。总体而言,卷积层对于构建稳健的CNN架构至关重要,使得能够从图像中提取层次化特征,这最终提高了计算机视觉任务的性能。