Tensorflow CNN 필터는 큰 흰색 영역이있는 이미지의 대비를 실제로 감지합니까?

Question

큰 흰색 영역이있는 회색 음영 이미지가있을 때 CNN 필터가 완벽한 맞춤 패치에 더 높은 가치를 부여하는 방법을 이해하는 데 문제가 있습니다.

0-1-0 
0-1-0 
0-1-0 

그리고이 필터가 큰 완전히 흰색 영역으로 하나 개의 이미지에 적용됩니다

예를 들어, 나는 다음 3 × 3 필터가 상상. 예를 들어,이 같은 그 이미지의 패치를 가질 수 :

255-255-255 
255-255-255 
255-255-255 

이 패치, 커널 (0 * 255 + 0 * 255 + 0 * 255) + (1 * 255을 반환

+ 1 * 255 + 1 × 255) + (0 * 255 + 0 * 255 + 0 * 255) = 765

및 I이 패치 화상에 동일한 필터를 적용하면 :

0-255-0 
0-255-0 
0-255-0 

I는 것 (0 * 0 + 0 * 0 + 0 * 0) + (1 * 255 + 1 * 255 + 1 * 255) + (0 * 0 + 0 * 0 + 0 * 0) = 765

하지만 마지막 이미지 패치가 커널에 더 좋은 가치를 가져야하므로이게 실제로 어떻게 작동하는지 이해하려면 미쳐 버릴 것입니다.

미리 감사드립니다!

Answer 1

음, 며칠 후에 생각해 보니, 커널에서 음수 값을 사용하여 내 질문에 대한 답을 찾았습니다. 1과 0을 가진 많은 커널 예제를 본 후에, 그 값이 네가티브가 될 수 있다고 생각하지 않았습니다.