卷積核英文解釋翻譯、卷積核的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 convolution kernel

分詞翻譯：

卷的英語翻譯：

roll; volume; examination paper; reel; wrap
【計】 reel; volume
【醫】 roll
【經】 coil

積的英語翻譯：

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

核的英語翻譯：

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

專業解析

在卷積神經網絡（CNN）中，卷積核（Convolutional Kernel）是一種用于提取輸入數據局部特征的數學算子。它通過滑動窗口的形式對輸入圖像或特征圖進行逐元素乘積累加運算，實現空間特征的檢測與抽象。卷積核的參數在訓練過程中通過反向傳播算法自動優化，最終形成對邊緣、紋理或高級語義模式的敏感響應。

從數學定義來看，卷積核可表示為二維或三維的權重矩陣。假設輸入數據為$X$，單個卷積核$K$的運算可表達為： $$ Y(i,j) = sum{m}sum{n} X(i+m,j+n) cdot K(m,n) $$ 該公式描述了特征圖$Y$中每個位置的值由輸入數據局部區域與核參數的線性組合決定。

核心特性包含三個維度：

通道維度：三維卷積核的深度需與輸入特征圖的通道數匹配，例如RGB圖像的卷積核深度固定為3
空間維度：常見尺寸包括3×3、5×5等，較小尺寸利于捕捉細節特征
數量維度：單個卷積層通常包含數十至數百個獨立核，分别響應不同特征模式。

在工程實踐中，卷積核通過堆疊形成多層次特征提取架構。淺層核主要捕獲顔色、邊緣等低級特征，深層核則逐步組合出紋理、部件等高級語義信息。這種層級結構模拟了生物視覺系統的信息處理機制。

網絡擴展解釋

卷積核（Convolution Kernel）是卷積神經網絡（CNN）中的核心組件，主要用于從輸入數據（如圖像、音頻、文本等）中提取局部特征。以下是其核心概念的詳細解釋：

1. 基本定義

數學本質：卷積核是一個可學習的權重矩陣（通常為3×3、5×5等小尺寸），通過與輸入數據的局部區域進行點乘運算并求和，生成特征圖（Feature Map）。
物理意義：每個卷積核對應一種特征檢測器，例如邊緣、紋理、顔色分布等。不同卷積核負責捕捉輸入數據的不同特征。

2. 核心結構

尺寸（Kernel Size）：決定感受野大小。例如，3×3的核一次處理輸入數據的3×3區域。
深度（Depth）：與輸入數據的通道數一緻。例如，RGB圖像的輸入通道為3，卷積核深度也需為3。
步長（Stride）：核在輸入數據上滑動的步距。步長越大，輸出特征圖尺寸越小。
填充（Padding）：在輸入數據邊緣補零，控制輸出尺寸的縮減程度。

3. 核心作用

特征提取：通過滑動窗口逐層提取局部特征。例如：
- 第一層可能檢測邊緣；
- 深層網絡組合低級特征，識别複雜模式（如物體輪廓）。
參數共享：同一卷積核在整個輸入上複用，大幅減少參數量（相比全連接層）。
空間層次化：通過多層卷積，逐步擴大感受野，捕捉更全局的語義信息。

4. 示例說明

以圖像處理為例：

邊緣檢測：使用垂直邊緣檢測核： $$ begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 -2 & 0 & 2 -1 & 0 & 1 end{bmatrix} $$ 該核會強化垂直方向的梯度變化。
模糊/銳化：不同核參數可對圖像進行平滑或增強細節。

5. 應用場景

計算機視覺：圖像分類、目标檢測（如VGG、ResNet）。
自然語言處理：文本分類中提取局部詞序列特征。
醫學影像：病竈區域的特征識别。

若需進一步了解具體實現或數學推導，可參考深度學習教材或開源框架（如PyTorch、TensorFlow）的卷積層文檔。