谁赋予了卷积运算提取特征的能力?

卷积是一种基本的信号处理方法,其独到之处在于能够有效地提取出目标信号的各种特征。鉴于此,卷积运算在诸多领域得到了广泛的应用,如数字信号处理、数字图像处理、机器学习以及深度学习。那么,卷积运算是如何做到有效提取目标信号的特征的呢?今天就让小A带领大家一同领略卷积的魅力。

如上图所示,从不同的角度看待左图中的女子会得到不同的结果。这里,可以认为“漂亮”、“演员”、“公益”为该女子的诸多特征,相应地是“相貌”、“职业”、“品格”均为看待她的角度。

卷积就是这样一种运算,它如同我们看待问题的角度一样,从不同的角度看待同一件事物会得到不同的特征。当我们希望能够获取足以描述/代表原来事物的一组特征之时,我们只需要找到看待这组特征的一组视角,而这组视角就叫作卷积窗口。一般情况下,我们并不清楚卷积窗口的具体属性,但是却能够知晓期望获得的各个特征。

然而,正如上图所示,即使知道这些特征也不一定能够利用这些特征对原图进行还原、增强甚至识别。这里面有一个很重要的问题:如何设置卷积窗口以求取目标特征。要解决这个问题,我们可以对特征设置一个约束项。如下图所示:

如果能够令上图的“?”尽可能地逼近右图,那么不就可以求出目标特征对应的卷积窗口了吗?这反过来说就是:卷积运算提取目标特征是在一定约束条件下进行的,只有当提取到的特征满足需要时,彼时的卷积窗口才是我们所期望的。而所谓的特征不过就是卷积运算的结果而已,这些结果可以用来进行后续的任何操作,但前提是要有适合的卷积窗口。不同卷积窗口能够提取不同特征,不同的特征完成不同的任务。总而言之,我们只需要根据任务设计卷积窗口就好了。注意,任何卷积窗口都可以提取特征,而卷积窗口是根据任务学习/训练出来的。

最重要的是,本文中的女子是舒畅,如有异议,可联系删除。

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