convolutional

英语词条：convolutional

“Convolutional”是一个形容词，主要用于描述与“卷积”相关的概念，尤其在机器学习和计算机视觉领域中，常用于“卷积神经网络”（Convolutional Neural Networks, CNNs）。该词并没有名词形式，但可以与相关名词搭配使用。

词语辨析

在技术领域，“convolutional”通常指代通过卷积操作处理数据的过程，最常见的应用是在图像处理和深度学习中。

近义词

• Transformative（变换的）
• Layered（分层的）

反义词

• Linear（线性的）
• Flat（平面的）

词汇扩充

• Convolution（卷积）
• Neural network（神经网络）
• Feature extraction（特征提取）

柯林斯词典定义

Collins Dictionary defines "convolutional" as relating to a mathematical operation that combines two functions to produce a third function.

牛津词典定义

Oxford Dictionary describes "convolutional" as pertaining to or involving convolution, especially in the context of neural networks.

例句

• In a **convolutional** neural network, the layers are designed to extract features from the input data.

  在**卷积**神经网络中，这些层旨在从输入数据中提取特征。

• The **convolutional** layers help in reducing the dimensionality of the input.

  **卷积**层有助于降低输入的维度。

• Using **convolutional** networks improves the accuracy of image classification.

  使用**卷积**网络提高了图像分类的准确性。

• Each **convolutional** filter is trained to recognize specific patterns.

  每个**卷积**滤波器都被训练用来识别特定的模式。

• The **convolutional** architecture allows for efficient processing of large datasets.

  **卷积**架构允许高效处理大规模数据集。

• In deep learning, **convolutional** methods are essential for feature extraction.

  在深度学习中，**卷积**方法对于特征提取至关重要。

• The **convolutional** operation is key to understanding how these networks work.

  理解这些网络如何工作的关键是**卷积**操作。

• Implementing a **convolutional** layer can enhance the model’s performance.

  实现一个**卷积**层可以增强模型的性能。

• The output of a **convolutional** layer is often passed to an activation function.

  **卷积**层的输出通常会传递给激活函数。

• **Convolutional** networks are widely used in facial recognition systems.

  **卷积**网络广泛应用于面部识别系统。

• To train a **convolutional** model, a large labeled dataset is required.

  训练一个**卷积**模型需要大量标记的数据集。

• Each **convolutional** layer can learn different features from the input.

  每个**卷积**层可以从输入中学习不同的特征。

• The **convolutional** approach is particularly effective in visual tasks.

  **卷积**方法在视觉任务中特别有效。

• By adjusting the **convolutional** kernel size, we can control the level of detail captured.

  通过调整**卷积**核的大小，我们可以控制捕获的细节水平。

• **Convolutional** layers can significantly reduce the amount of parameters in a model.

  **卷积**层可以显著减少模型中的参数数量。

• In addition to **convolutional** operations, pooling layers help to downsample the input.

  除了**卷积**操作，池化层有助于对输入进行降采样。

• Developers often use **convolutional** networks for real-time image processing.

  开发人员经常使用**卷积**网络进行实时图像处理。

• The **convolutional** design of the network contributes to its ability to generalize.

  网络的**卷积**设计有助于其泛化能力。

• When working with **convolutional** data, it’s important to preprocess the images.

  在处理**卷积**数据时，预处理图像非常重要。