卷积运算中的“径向卷积”摘要：卷积运算中的“径向卷积” 探讨卷积符号外的“神秘圆圈” 什么是卷积 卷积是信号处理中常用的一种操作，可以将两个信号合并成一个新的信号，常用于图像处理、音频处理等领域。
探讨卷积符号外的“神秘圆圈”
什么是卷积
卷积是信号处理中常用的一种操作，可以将两个信号合并成一个新的信号，常用于图像处理、音频处理等领域。卷积运算的基本形式为$f(t)*g(t)=\\int_{-\\infty}^\\infty f(\\tau)g(t-\\tau) d\\tau$，其中$f(t)$与$g(t)$为两个被卷积的函数。在深度学习中，卷积层是CNN网络的组成部分之一，与全连接层不同，卷积层通过筛选特征并减少参数数量，避免了过拟合的问题。卷积符号的含义
在卷积运算中，我们会发现卷积符号外面有一个圆圈。这个圆圈有什么作用呢？我们可以采取以下理解：卷积可以简单理解为一个多个点的加权平均，而圆圈代表的则是权值的分布情况。卷积符号外的圆圈给出了权值不同的卷积模板，模板内的权值会与原始信号进行加权。径向卷积
我们在一些图像处理任务中会遇到径向卷积这个术语。径向卷积实际上就是一个“高斯型滤波器”。对于一个半径为$r$的二维数据，我们可以构建一个圆形的核，半径和核内的权值可以自行调节，并利用二维高斯函数将核内的权值赋予给每个像素点。当原始信号与该核进行卷积时，我们就得到了图像中每个像素点$r$半径处的平均值。 虽然径向卷积看起来很简单，但实际上它应用广泛，比如图像去噪、图像增强等领域，都常常用到径向卷积来实现。小结
卷积运算中的圆圈代表了权值分配的方式，它可以对不同的深度学习模型进行调试。而径向卷积则是卷积运算中的一种特殊形式，它在图像处理中应用广泛，对于一些图像去噪和增强的任务有着不错的效果。版权声明：本站部分常识内容收集于其他平台，若您有更好的常识内容想分享可以联系我们哦！
