Neural-Networks
CNN 中的“補丁”是什麼？
通過閱讀，“補丁”似乎是 CNN 輸入圖像的一部分，但它到底是什麼？使用 CNN 解決問題時，“補丁”何時發揮作用？為什麼我們需要“補丁”？“補丁”和內核（即特徵檢測器）之間的關係是什麼？
如果您能係統地回答所有這些問題，我將不勝感激。
通過閱讀，“補丁”似乎是 CNN 輸入圖像的一部分，但它到底是什麼？
正是你所描述的。內核（或過濾器或特徵檢測器）一次只查看圖像的一個塊，然後過濾器移動到圖像的另一塊，依此類推。
使用 CNN 解決問題時，“補丁”何時發揮作用？
當您將 CNN 過濾器應用於圖像時，它一次只查看一個補丁。
為什麼我們需要“補丁”？
CNN 內核/過濾器一次只處理一個補丁，而不是整個圖像。這是因為我們希望過濾器處理圖像的小塊以檢測特徵（邊緣等）。這也有一個很好的正則化屬性，因為我們估計的參數數量較少，並且這些參數必須在每個圖像的許多區域以及所有其他訓練圖像的許多區域中都是“好”的。
“補丁”和內核（即特徵檢測器）之間的關係是什麼？
補丁是內核的輸入。