卷積輸出英文解釋翻譯、卷積輸出的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 convolver output

【計】 convolution
【化】 convolution

export; output
【計】 output; out-fan
【化】 export; output; turnout
【經】 export; exports

在漢英詞典框架下，"卷積輸出"對應的英文術語為"convolutional output"，特指卷積神經網絡（CNN）中通過卷積運算生成的中間結果。從工程數學與深度學習交叉領域分析，其核心定義包含以下維度：

術語拆解與數學本質卷積運算（Convolution Operation）源自信號處理領域，其離散形式可表示為： $$ (f * g)(t) = sum_{tau=-infty}^{infty} f(tau)g(t-tau) $$ 在CNN中演化為局部連接權值共享的特殊矩陣運算。輸出特征圖（Output Feature Map）作為運算結果，承載着輸入數據的空間特征編碼。
工程實現特性輸出維度遵循公式： $$ W{text{out}} = frac{W{text{in}} - F + 2P}{S} + 1 $$ 其中$F$為濾波器尺寸，$P$為填充量，$S$為步長。該計算過程通過ReLU等激活函數實現非線性變換，形成可解釋的抽象特征表達（參考：Stanford CS231n課程講義）。
與全連接層的本質差異相比傳統神經網絡的全連接輸出，卷積輸出通過滑動窗口機制保留輸入數據的拓撲結構特性，其參數效率提升約2-3個數量級（Goodfellow《深度學習》第9章）。這種特性使其在圖像識别任務中的準确率平均提升23.7%（ImageNet基準測試數據）。
多通道擴展機制現代CNN通過多濾波器組實現并行卷積，單個卷積層可産生$N$個獨立特征圖通道（$N$為濾波器數量）。VGG16等典型網絡第5層可生成512通道輸出，形成多層次特征表達空間（Simonyan等，2014年論文）。

"卷積輸出"是深度學習尤其是卷積神經網絡（CNN）中的核心概念，指通過卷積操作從輸入數據中提取特征後的結果。以下是詳細解釋：

數學定義卷積輸出的計算可表示為： $$ text{輸出}(i,j) = sum{m}sum{n} text{輸入}(i+m,j+n) cdot text{卷積核}(m,n) + text{偏置} $$ 其中輸入數據與卷積核進行滑動窗口式的點積運算，步長（stride）控制滑動間隔，填充（padding）決定是否在邊緣補零。
特征提取機制每個卷積核對應一個特征檢測器，例如：

維度計算輸出尺寸由公式确定： $$ H{out} = leftlfloor frac{H{in} + 2P - K}{S} rightrfloor + 1 $$ 其中：

典型卷積層處理流程：輸入圖像 → 卷積核滑動計算 → 添加偏置 → 激活函數（如ReLU）→ 特征圖輸出 → 池化降維

多通道擴展：當處理RGB圖像等多通道輸入時，卷積核會擴展為三維（寬×高×輸入通道數），每個輸出通道對應獨立的特征檢測器。