卷积提出的背景是什么 卷积的起源与背景

1、数学中的卷积

卷积在数学中是一个常见的运算，可以理解为给两个函数做一种叠加融合的操作，通过这种方式得到一个新的函数。在信号处理、图像处理等领域中，卷积被广泛应用。在卷积运算中，函数之间的交错运算过程对应于实际应用中的模糊、降噪等处理过程。

2、图像处理中的卷积

在图像处理中，卷积通常被用于图像滤波，可以对图像进行模糊、锐化、边缘检测等操作。传统的卷积处理需要使用像素点周围的邻域来计算新的像素值，计算量较大，且无法考虑到像素点之间的空间关系。这就需要更为高效的卷积方法，能够加快计算速度，更好地提取图像特征。

3、神经网络中的卷积

卷积神经网络（CNN）是一种在图像识别、语音识别等领域中表现优异的深度学习模型，其核心就是卷积操作。CNN中的卷积操作与传统图像处理中的卷积的概念略有不同，它是一种对图像进行滤波的方法，可以直接提取图像的局部特征，并且卷积操作还可以通过多个卷积层的级联，逐步提取更为高级的特征，最终实现对图像内容的准确分类和识别。

4、卷积的概念革新

在CNN中使用的卷积操作与传统的卷积有所不同，它将原来的卷积操作拆分成两个独立的步骤：卷积计算和非线性变换。非线性变换通常采用ReLU等激活函数，能够带来更好的性能表现。同时，CNN中使用了卷积核共享机制，即在卷积计算中对不同的输入通道使用同一组卷积核，这大大减小了参数量，能够更好地应对高维数据的处理要求。