深度学习专栏
RAM是输入图片，Buffer是feature map
你可能注意到这里有个正规化因子m，这里m的值为kernel的大小9；这是为了保证输入图像和feature map的亮度相同。
为什么机器学习中图像卷积有用
图像中可能含有很多我们不关心的噪音。一个好例子是我和Jannek Thomas在Burda Bootcamp做的项目。Burda Bootcamp是一个让学生像黑客马拉松一样在非常短的时间内创造技术风暴的实验室。与9名同事一起，我们在2个月内做了11个产品出来。其中之一是针对时尚图像用深度编码器做的搜索引擎：你上传一幅时尚服饰的图片，编码器自动找出款式类似的服饰。
如果你想要区分衣服的式样，那么衣服的颜色就不那么重要了；另外像商标之类的细节也不那么重要。最重要的可能是衣服的外形。一般来讲，女装衬衫的形状与衬衣、夹克和裤子的外观非常不同。如果我们过滤掉这些多余的噪音，那我们的算法就不会因颜色、商标之类的细节分心了。我们可以通过卷积轻松地实现这项处理。
我的同事Jannek Thomas通过索贝尔边缘检测滤波器（与上上一幅图类似）去掉了图像中除了边缘之外的所有信息——这也是为什么卷积应用经常被称作滤波而卷积核经常被称作滤波器（更准确的定义在下面）的原因。由边缘检测滤波器生成的feature map对区分衣服类型非常有用，因为只有外形信息被保留下来。
;)
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