Ed
anteontem
A principal característica de uma camada convolucional em redes neurais é a capacidade de extrair características locais de uma imagem ou de dados estruturados, utilizando filtros (ou kernels) que realizam operações de convolução. Esses filtros deslizam sobre a entrada, permitindo que a rede aprenda padrões como bordas, texturas e formas, o que é fundamental para tarefas de reconhecimento de imagem e processamento de sinais.