Dans les réseaux de neurones convolutifs, le noyau de convolution doit être initialisé de manière aléatoire. Le but de l'initialisation aléatoire est de permettre à chaque noyau de convolution d'apprendre différentes fonctionnalités.
Le noyau de convolution joue le rôle d'extraire les caractéristiques locales dans les données d'entrée. Il effectue une opération de convolution sur les données d'entrée via une fenêtre glissante, extrait les caractéristiques locales à différents emplacements et génère des cartes de caractéristiques correspondantes. Ces cartes de caractéristiques contiennent des informations sur les caractéristiques à différents niveaux abstraits des données d'entrée et possèdent d'importantes capacités de représentation.
Les noyaux de convolution courants incluent :
- Détecteur de bords verticaux : utilisé pour détecter les bords verticaux des images.
- Détecteur de bords horizontaux : utilisé pour détecter les bords horizontaux des images.
- Détecteur de coins : utilisé pour détecter les coins et les coins des images.
- Noyau de flou : utilisé pour flouter les images.
- Noyau de netteté : utilisé pour améliorer les contours et les détails d’une image.
En plus des noyaux de convolution courants mentionnés ci-dessus, des noyaux de convolution plus complexes et spécialisés peuvent également être conçus en fonction de tâches et de besoins spécifiques pour s'adapter à différents types de tâches d'extraction de fonctionnalités.