为什么卷积要翻转/为什么深度学习卷积不翻转/卷积和相关_卷积为什么要翻转-程序员宅基地
1、一维卷积
一维卷积要翻转，究其原因，是因为“时间的相对”，x(t’)过去1秒后，对“现在t"的影响力度是h(1);x(t’’)过去2秒后，对“现在t"的影响力度是h(2);…
站在现在时刻t，向左看，看到的是h(3),h(2),h(1),h(0)，倒过来的
参考
2、卷积和相关
相关是信号与信号间的关系，参考此处，衡量两个信号是正线性相关/负线性相关/无相关关系。
卷积是信号与系统间的关系，某时刻输入信号，系统的输出是什么。在一维时间序列信号情况下，系统的输出不仅取决于当前时刻的输入，还取决于之前时刻的输入，而这是因为系统对某时刻的响应h(n)是一个串会对”未来“产生影响。参考上一部分的解释。（仅限于1维时间序列）
3、为什么传统二维卷积要翻转
传统图像/信号处理中，二维卷积（比如对图像）也要翻转。
我认为，这个是对1中一维时间序列卷积的定义延续与同意。
（我认为其实不翻转也行的，因为如果不是时间序列，某个局部patch响应就不会”未来“产生影响）
4、为什么深度学习卷积不翻转
解释1：因为卷积核是from stratch学习到的，如果翻转是必须的，那么学习到的卷积核就应该是翻转过后的卷积核了
解释2：如3中我猜想的，图像（二维/三维)没有时间概念，所以没有类似1中信号与“系统”的概念，没有旧时刻输入对现在时刻输出的影响效应，其实是不需要卷积的。而深度学习borrow了图像处理的空间“卷积”名词，而图像处理的“卷积”本质上也是不用翻转的（相关），所以深度学习卷积不用翻转。所以，深度学习，用的应该是“相关”这个概念。而“相关”貌似也更合理，参考 风格迁移中对Style这个概念的构思，相关应该才是图像处理所需要的。
Firstly, since CNNs are trained from scratch instead of human-designed, if the flip operation is necessary, the learned filters would be the flipped one and
the cross-correlation with the flipped filters is implemented.
Secondly, flipping is neccessary in 1D time-series processing, since the past inputs impact the current system output given the “current” input. But in 2D/3D image spatial convolution, there is not “time” concept, then not “past” input and its impact on “now”, therefore, we don’t need to consider the relationship of “signal” and “system”, and there is only the relationship of “signal”(image patch) and “signal”(image patch), which means we only need cross-correlation instead of convolution (although DL borrow this concept from signal processing).
Therefore, the flip operation is actually not needed.
(I guess.)
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