Uma camada convolucional em uma rede neural, projetada especificamente para redes neurais convolucionais (CNNs), aplica operações de convolução aos dados de entrada. Essas camadas consistem em filtros (também conhecidos como kernels) que deslizam sobre os dados de entrada, calculando produtos escalares entre os pesos do filtro e as regiões locais da entrada. A saída desses formulários de operações apresenta mapas que destacam hierarquias e padrões espaciais nos dados de entrada. As camadas convolucionais são fundamentais nas arquiteturas CNN, contribuindo para sua capacidade de extrair e aprender representações hierárquicas de recursos como bordas, texturas e formas a partir de imagens e outros dados espaciais.
Uma rede neural convolucional (CNN) é um tipo de modelo de aprendizado profundo especificamente adaptado para processar dados estruturados em forma de grade, como imagens ou dados de séries temporais. Em termos simples, uma CNN consiste em múltiplas camadas, incluindo camadas convolucionais, camadas de pooling e camadas totalmente conectadas. A arquitetura da rede é inspirada na organização do córtex visual animal, aproveitando pesos compartilhados e conectividade local para extrair com eficiência características hierárquicas dos dados de entrada. As CNNs se destacam em tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação de imagens devido à sua capacidade de aprender e identificar automaticamente padrões em dados visuais.
O termo “convolucional” em camadas convolucionais deriva da operação matemática de convolução aplicada aos dados de entrada. No processamento de imagens, a convolução envolve deslizar uma pequena matriz (o filtro ou kernel) sobre a imagem de entrada e calcular o produto escalar entre o filtro e os fragmentos locais da imagem. Este processo permite a extração de recursos como bordas, texturas e padrões dos dados de entrada, formando a base para as camadas subsequentes aprenderem representações mais abstratas. O uso de camadas convolucionais em CNNs permite que a rede processe e extraia com eficiência recursos significativos de dados de alta dimensão, como imagens.
A ideia por trás das redes neurais convolucionais (CNNs) é imitar a organização hierárquica do sistema visual humano para extrair representações cada vez mais abstratas de dados. As CNNs aproveitam camadas convolucionais para aplicar filtros nos dados de entrada, capturando padrões locais e relações espaciais. O agrupamento de camadas agrega recursos, reduzindo as dimensões espaciais e preservando informações importantes. Finalmente, camadas totalmente conectadas integram recursos extraídos para tarefas de classificação ou regressão. Essa extração hierárquica de recursos permite que as CNNs aprendam padrões complexos diretamente a partir de dados brutos, tornando-as ferramentas poderosas para tarefas que exigem compreensão de estruturas e padrões espaciais, como reconhecimento e análise de imagens.