Преобразование пространственных признаков в свёрточных нейронных сетях происходит с помощью операции свёртки и пулинга. 3

Свёртка — это вычисление нового значения выбранного пикселя, которое учитывает значения окружающих его пикселей. 5 Алгоритм получения результата свёртки: 5

1. Фильтр накладывается на левую верхнюю часть изображения и производится покомпонентное умножение значений фильтра и значений изображения. 5
2. Фильтр перемещается дальше по изображению до тех пор, пока аналогичным образом не будут обработаны все его участки. 5
3. Затем числа полученных матриц суммируются в единую матрицу — результат применения фильтра. 5
4. К каждому значению матрицы добавляется одинаковое число — значение смещения данного фильтра. 5 Полученная матрица составляет один канал выходной карты признаков. 5
5. После того, как будут получены каналы для каждого из фильтров, матрицы объединяются в единый тензор, благодаря чему на выходе снова получается изображение, с другим числом каналов и, возможно, другим размером. 5

Пулинг помогает сократить пространственное представление изображения, чтобы уменьшить количество параметров и объём вычислений в сети. 3

Многократное повторение этого процесса приводит к углублению свёрточных нейронных сетей. 3 Каждый слой извлекает признаки из предыдущего. 3 Иерархическая организация слоёв способствует последовательному изучению признаков: от контуров к более сложным признакам, созданным из простых, и далее к высокоуровневым признакам, которые уже содержат достаточно информации для составления нейросетью точного прогноза. 3