En las redes neuronales convolucionales, el núcleo de convolución debe inicializarse aleatoriamente. El propósito de la inicialización aleatoria es permitir que cada núcleo de convolución aprenda diferentes características.
El núcleo de convolución desempeña la función de extraer características locales en los datos de entrada. Realiza una operación de convolución en los datos de entrada a través de una ventana deslizante, extrae características locales en diferentes ubicaciones y genera los mapas de características correspondientes. Estos mapas de características contienen información de características en diferentes niveles abstractos de los datos de entrada y tienen importantes capacidades de representación.
Los núcleos de convolución comunes incluyen:
- Detector de bordes verticales: se utiliza para detectar bordes verticales en imágenes.
- Detector de bordes horizontales: se utiliza para detectar bordes horizontales en imágenes.
- Detector de esquinas: se utiliza para detectar esquinas y rincones en imágenes.
- Núcleo de desenfoque: utilizado para desenfocar imágenes.
- Núcleo de nitidez: se utiliza para mejorar los contornos y detalles de una imagen.
Además de los núcleos de convolución comunes mencionados anteriormente, también se pueden diseñar núcleos de convolución más complejos y especializados de acuerdo con tareas específicas y necesidades para adaptarse a varios tipos de tareas de extracción de características.