卷积核英文解释翻译、卷积核的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 convolution kernel

分词翻译：

卷的英语翻译：

roll; volume; examination paper; reel; wrap
【计】 reel; volume
【医】 roll
【经】 coil

积的英语翻译：

accumulate; amass; long-standing; product; store up
【医】 product

核的英语翻译：

hilum; nucleus; putamen; stone
【医】 caryo-; caryon; core; karyo-; karyon; kernel; nidi; nidus; nuclei
nucleo-; nucleus

专业解析

在卷积神经网络（CNN）中，卷积核（Convolutional Kernel）是一种用于提取输入数据局部特征的数学算子。它通过滑动窗口的形式对输入图像或特征图进行逐元素乘积累加运算，实现空间特征的检测与抽象。卷积核的参数在训练过程中通过反向传播算法自动优化，最终形成对边缘、纹理或高级语义模式的敏感响应。

从数学定义来看，卷积核可表示为二维或三维的权重矩阵。假设输入数据为$X$，单个卷积核$K$的运算可表达为： $$ Y(i,j) = sum{m}sum{n} X(i+m,j+n) cdot K(m,n) $$ 该公式描述了特征图$Y$中每个位置的值由输入数据局部区域与核参数的线性组合决定。

核心特性包含三个维度：

通道维度：三维卷积核的深度需与输入特征图的通道数匹配，例如RGB图像的卷积核深度固定为3
空间维度：常见尺寸包括3×3、5×5等，较小尺寸利于捕捉细节特征
数量维度：单个卷积层通常包含数十至数百个独立核，分别响应不同特征模式。

在工程实践中，卷积核通过堆叠形成多层次特征提取架构。浅层核主要捕获颜色、边缘等低级特征，深层核则逐步组合出纹理、部件等高级语义信息。这种层级结构模拟了生物视觉系统的信息处理机制。

网络扩展解释

卷积核（Convolution Kernel）是卷积神经网络（CNN）中的核心组件，主要用于从输入数据（如图像、音频、文本等）中提取局部特征。以下是其核心概念的详细解释：

1. 基本定义

数学本质：卷积核是一个可学习的权重矩阵（通常为3×3、5×5等小尺寸），通过与输入数据的局部区域进行点乘运算并求和，生成特征图（Feature Map）。
物理意义：每个卷积核对应一种特征检测器，例如边缘、纹理、颜色分布等。不同卷积核负责捕捉输入数据的不同特征。

2. 核心结构

尺寸（Kernel Size）：决定感受野大小。例如，3×3的核一次处理输入数据的3×3区域。
深度（Depth）：与输入数据的通道数一致。例如，RGB图像的输入通道为3，卷积核深度也需为3。
步长（Stride）：核在输入数据上滑动的步距。步长越大，输出特征图尺寸越小。
填充（Padding）：在输入数据边缘补零，控制输出尺寸的缩减程度。

3. 核心作用

特征提取：通过滑动窗口逐层提取局部特征。例如：
- 第一层可能检测边缘；
- 深层网络组合低级特征，识别复杂模式（如物体轮廓）。
参数共享：同一卷积核在整个输入上复用，大幅减少参数量（相比全连接层）。
空间层次化：通过多层卷积，逐步扩大感受野，捕捉更全局的语义信息。

4. 示例说明

以图像处理为例：

边缘检测：使用垂直边缘检测核： $$ begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 -2 & 0 & 2 -1 & 0 & 1 end{bmatrix} $$ 该核会强化垂直方向的梯度变化。
模糊/锐化：不同核参数可对图像进行平滑或增强细节。

5. 应用场景

计算机视觉：图像分类、目标检测（如VGG、ResNet）。
自然语言处理：文本分类中提取局部词序列特征。
医学影像：病灶区域的特征识别。

若需进一步了解具体实现或数学推导，可参考深度学习教材或开源框架（如PyTorch、TensorFlow）的卷积层文档。