O que é Convolução em Redes Neurais Convolucionais?

Imagine que você está experimentando óculos novos, mas também precisa escolher uma lente. Para escolher a melhor lente, você olha para uma pintura que contém uma praia. Então, você analisa a pintura cuidadosamente com cada lente. Após esse processo, você toma uma decisão.

Bem, convolução é uma operação de produto entre duas matrizes. Suponha que temos f(x) e g(x), escrevemos f(x) * g(x) para representar a operação convolucional. No contexto de visão computacional, podemos imaginar isso como aplicar um filtro (lente) às imagens (praia) que você está observando, atribuindo importância a cada parte delas.

Imagine uma imagem 5x5. Vamos ver como ela fica após aplicar operações convolucionais:

Fig.1 (fonte: "How Machines Learn" de Anil Ananthaswamy)

Para aplicá-la, você precisa de uma matriz pequena. Em seguida, você 'desliza' essa matriz pela grande matriz (imagem 5x5) e, para cada região, você calcula um número que representa a importância dessa região.

Fig.2 (fonte: "How Machines Learn" de Anil Ananthaswamy)

Agora, temos um valor para a nossa posição 'a11', que é 3. Você continua fazendo isso até que a matriz esteja totalmente preenchida.

Fig.3 (fonte: "How Machines Learn" de Anil Ananthaswamy)

Em resumo, este filtro que acabamos de aplicar, que tecnicamente chamamos de convolução, ajuda a rede neural a entender o que é relevante em cada parte da nossa imagem.

Nota do autor

• Seja paciente sobre possíveis erros gramaticais, a julgar pela recorrência deles você sabe o quanto eu usei o ChatGPT ou qualquer outra ferramenta para escrever o mesmo.
• Este trabalho levou tempo para ser pesquisado e filtrado, escrever é uma tarefa nobre e árdua. Se sentir confortável, deixe seu feedback (construtivo).
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• Este artigo foi originalmente publicado (por mim) em kaggle.

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