卷积输出英文解释翻译、卷积输出的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 convolver output

【计】 convolution
【化】 convolution

export; output
【计】 output; out-fan
【化】 export; output; turnout
【经】 export; exports

在汉英词典框架下，"卷积输出"对应的英文术语为"convolutional output"，特指卷积神经网络（CNN）中通过卷积运算生成的中间结果。从工程数学与深度学习交叉领域分析，其核心定义包含以下维度：

术语拆解与数学本质卷积运算（Convolution Operation）源自信号处理领域，其离散形式可表示为： $$ (f * g)(t) = sum_{tau=-infty}^{infty} f(tau)g(t-tau) $$ 在CNN中演化为局部连接权值共享的特殊矩阵运算。输出特征图（Output Feature Map）作为运算结果，承载着输入数据的空间特征编码。
工程实现特性输出维度遵循公式： $$ W{text{out}} = frac{W{text{in}} - F + 2P}{S} + 1 $$ 其中$F$为滤波器尺寸，$P$为填充量，$S$为步长。该计算过程通过ReLU等激活函数实现非线性变换，形成可解释的抽象特征表达（参考：Stanford CS231n课程讲义）。
与全连接层的本质差异相比传统神经网络的全连接输出，卷积输出通过滑动窗口机制保留输入数据的拓扑结构特性，其参数效率提升约2-3个数量级（Goodfellow《深度学习》第9章）。这种特性使其在图像识别任务中的准确率平均提升23.7%（ImageNet基准测试数据）。
多通道扩展机制现代CNN通过多滤波器组实现并行卷积，单个卷积层可产生$N$个独立特征图通道（$N$为滤波器数量）。VGG16等典型网络第5层可生成512通道输出，形成多层次特征表达空间（Simonyan等，2014年论文）。

"卷积输出"是深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）中的核心概念，指通过卷积操作从输入数据中提取特征后的结果。以下是详细解释：

数学定义卷积输出的计算可表示为： $$ text{输出}(i,j) = sum{m}sum{n} text{输入}(i+m,j+n) cdot text{卷积核}(m,n) + text{偏置} $$ 其中输入数据与卷积核进行滑动窗口式的点积运算，步长（stride）控制滑动间隔，填充（padding）决定是否在边缘补零。
特征提取机制每个卷积核对应一个特征检测器，例如：

维度计算输出尺寸由公式确定： $$ H{out} = leftlfloor frac{H{in} + 2P - K}{S} rightrfloor + 1 $$ 其中：

典型卷积层处理流程：输入图像 → 卷积核滑动计算 → 添加偏置 → 激活函数（如ReLU）→ 特征图输出 → 池化降维

多通道扩展：当处理RGB图像等多通道输入时，卷积核会扩展为三维（宽×高×输入通道数），每个输出通道对应独立的特征检测器。