Uno strato convoluzionale in una rete neurale, progettato specificamente per le reti neurali convoluzionali (CNN), applica operazioni di convoluzione ai dati di input. Questi livelli sono costituiti da filtri (noti anche come kernel) che scorrono sui dati di input, calcolando i prodotti scalari tra i pesi dei filtri e le regioni locali dell’input. L’output di queste operazioni forma mappe che evidenziano gerarchie e modelli spaziali all’interno dei dati di input. Gli strati convoluzionali sono fondamentali nelle architetture CNN, contribuendo alla loro capacità di estrarre e apprendere rappresentazioni gerarchiche di caratteristiche come bordi, trame e forme da immagini e altri dati spaziali.
Una rete neurale convoluzionale (CNN) è un tipo di modello di deep learning appositamente studiato per l’elaborazione di dati strutturati simili a griglie, come immagini o dati di serie temporali. In termini semplici, una CNN è costituita da più livelli, inclusi livelli convoluzionali, livelli di pooling e livelli completamente connessi. L’architettura della rete si ispira all’organizzazione della corteccia visiva degli animali, sfruttando pesi condivisi e connettività locale per estrarre in modo efficiente caratteristiche gerarchiche dai dati di input. Le CNN eccellono in attività come la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e la segmentazione delle immagini grazie alla loro capacità di apprendere e identificare automaticamente modelli nei dati visivi.
Il termine “convoluzionale” negli strati convoluzionali deriva dall’operazione matematica di convoluzione applicata ai dati di input. Nell’elaborazione delle immagini, la convoluzione implica lo scorrimento di una piccola matrice (il filtro o kernel) sull’immagine di input e il calcolo del prodotto scalare tra il filtro e le patch locali dell’immagine. Questo processo consente l’estrazione di caratteristiche come bordi, trame e motivi dai dati di input, costituendo la base per i livelli successivi per apprendere rappresentazioni più astratte. L’uso di livelli convoluzionali nelle CNN consente alla rete di elaborare ed estrarre in modo efficiente caratteristiche significative da dati ad alta dimensione come le immagini.
L’idea alla base delle reti neurali convoluzionali (CNN) è quella di imitare l’organizzazione gerarchica del sistema visivo umano per estrarre rappresentazioni sempre più astratte dei dati. Le CNN sfruttano i livelli convoluzionali per applicare filtri sui dati di input, catturando modelli locali e relazioni spaziali. Raggruppando i livelli si aggregano quindi le caratteristiche, riducendo le dimensioni spaziali e preservando le informazioni importanti. Infine, i livelli completamente connessi integrano le funzionalità estratte per attività di classificazione o regressione. Questa estrazione gerarchica di caratteristiche consente alle CNN di apprendere modelli complessi direttamente dai dati grezzi, rendendoli strumenti potenti per attività che richiedono la comprensione di strutture e modelli spaziali, come il riconoscimento e l’analisi delle immagini.
