Convolution Operation / Phép Tích chập

📖 Convolution Operation

Definition (English):

Convolution applies a sliding filter (kernel) over input data to produce a feature map. In CNNs, learned kernels detect local patterns (edges, textures, shapes) at each spatial location. Convolution exploits parameter sharing (same kernel across positions) and spatial locality. Dilated/atrous convolution expands receptive field without increasing parameters. Depthwise separable convolution reduces computation.

📖 Phép Tích chập

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Tích chập áp dụng bộ lọc trượt (kernel) trên dữ liệu đầu vào để tạo bản đồ đặc trưng. Trong CNN, kernel được học phát hiện mẫu cục bộ (cạnh, kết cấu, hình dạng) tại mỗi vị trí không gian. Tích chập khai thác chia sẻ tham số (cùng kernel qua các vị trí) và tính cục bộ không gian. Tích chập dilation/mở rộng receptive field mà không tăng tham số. Tích chập depthwise separable giảm tính toán.

📂 Phân loại: Math+