我正在尝试学习卷积神经网络，我正在看这个视频。 https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA
我的印象是，当过滤器围绕输入进行卷积时，每个点的输出表示该特征与输入的匹配程度。
然而，在6:56的视频中，显示了7/9像素匹配（~78％）的示例，视频中的输出为55％，与所使用的交叉产品方法相匹配，但远不及78％I预期
此外，如果过滤器在输入中寻找每个像素为0的位置，那么在转换层中使用交叉积将是没有用的。每个输出都会乘以0，因此无法确定模式发生的位置。
如果有人能告诉我我错过了什么会很棒！
提前感谢您的帮助。
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首先，7个像素匹配，2个相反。所以你有（7-2）/ 9这是55％。它衡量的是功能与输入的匹配程度，但它不仅仅是所有比较中匹配的总和（例如，在视频中你可以得到负数据）。
我不确定你的第二个问题。卷积层的输出是特征映射。每个要素图都是使用特定过滤器对前一层进行卷积的结果。因此，输出的每个地图不仅仅看一个位置。
但是，几乎总是你有不相关的输入部分。