Сверточная сеть состоит из чередующихся слоев свертки и подвыборки.
Нейроны сверточного слоя подключаются не ко всем нейронам предыдущего слоя, а к ограниченной области размером 3х3 или 5х5 нейронов (иногда больше). На этой области выполняется операция свертки с использованием так называемого ядра свертки - матрицы такой же размерности, как и область входных сигналов.
В нейронных сетях ядра свертки определяются автоматически в процессе обучения.
Слой подвыборки выполняет уменьшение размерности. Раньше использовалось усреднение, а теперь чаще применяется выбор максимального значения.
Рассматривается пример сверточной сети LeNet-5, которую разработал Ян Лекун для распознавания рукописных цифр индекса на почтовых отправлениях.
Для обучения сверточных сетей используется алгоритм обратного распространения ошибки с ограничением на веса.
При реализации проекта используются средства поддержки, выделенные в качестве гранта на основании конкурса, проведенного Общероссийской общественно-государственной просветительской организации «Российское общество «Знание».
Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках: