數(shù)字圖像處理中的卷積，比如濾波，是有翻轉(zhuǎn)操作的，根據(jù)數(shù)學(xué)定義，有了翻轉(zhuǎn)操作，才是完整意義的卷積，才滿足卷積運(yùn)算符的各種性質(zhì)，比如，結(jié)合律。

但是，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，若用卷積構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN，按照慣例，通常是不進(jìn)行翻轉(zhuǎn)操作的。因?yàn)榻?jīng)過實(shí)踐證明，對于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來說，翻轉(zhuǎn)操作并不重要，沒有翻轉(zhuǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也工作的很好，所以，為了簡化操作，在深度學(xué)習(xí)中，卷積計(jì)算是不用翻轉(zhuǎn)的。

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，大家仍然把這種不翻轉(zhuǎn)的運(yùn)算過程叫做卷積，但在數(shù)學(xué)家眼里，更喜歡叫做“互相關(guān)（correlation）”

有了這個(gè)概念后，在閱讀深度學(xué)習(xí)文獻(xiàn)、數(shù)字圖像處理文獻(xiàn)和數(shù)學(xué)定義時(shí)，就不會產(chǎn)生不一致的迷思了。

學(xué)完概念后，請繼續(xù)《圖像2維卷積計(jì)算(2D Conv)和池化計(jì)算(Pooling)實(shí)戰(zhàn)》

P.S，在信號處理領(lǐng)域，翻轉(zhuǎn)操作就很重要。