Evrişim

Yerel filtreler kullanarak uzamsal örüntüleri yakalayan CNN'lerin temel işlemi.

Evrişim işlemi, görüntü veya benzeri grid yapılı veriler üzerinde yerel örüntüleri algılamak için küçük filtrelerin kaydırılması mantığına dayanır. Bu yapı, aynı filtreyi farklı konumlarda yeniden kullanarak parametre verimliliği sağlar. Kenar, doku ve daha karmaşık görsel yapıların aşamalı olarak öğrenilmesinde merkezi rol oynar. CNN'lerin güçlü olmasının en temel sebeplerinden biri bu yerel ve paylaşımlı öğrenme mantığıdır.