Что такое сверточный слой в нейронной сети

Сверточный слой (Convolutional Layer) — это основной строительный блок CNN, предназначенный для автоматического извлечения признаков из данных (изображений, звуков и др.). Он применяет фильтры (ядра) к входным данным, вычисляя скалярное произведение между фильтром и локальными областями входа.

Ключевые свойства:

• Локальная связность — фильтр обрабатывает небольшие области (например, 3×3 пикселя)
• Разделение весов — один фильтр применяется ко всему входу, уменьшая число параметров
• Карты признаков — каждый фильтр создает свою карту активаций

Пример на PyTorch:

import torch.nn as nn
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# in_channels: RGB-каналы (3), out_channels: число фильтров

Применение:

• Обнаружение границ, текстур (первые слои)
• Композитные признаки (глубокие слои)
• Уменьшение размерности (с доп. pooling)