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No contexto de redes convolucionais (CNN) aplicadas à visão computacional, as camadas d...
No contexto de redes convolucionais (CNN) aplicadas à visão computacional, as camadas de convolução têm como função:
A
converter imagens coloridas em escala de cinza, como pré-requisito para que a rede consiga aprender padrões visuais;
B
embaralhar aleatoriamente os pixels da imagem de entrada, de forma a aumentar a generalização do modelo por meio de ruído;
C
reduzir a dimensão espacial das imagens de entrada, descartando linhas e colunas para diminuir o custo computacional;
D
aplicar filtros com pesos compartilhados sobre a imagem para extrair padrões locais, como bordas, texturas e formas simples, gerando mapas de ativação;
E
transformar automaticamente qualquer imagem em um vetor de mesma dimensão que a camada de saída, substituindo a necessidade de camadas totalmente conectadas.