卷积神经网络的光栅化

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法回答您的问题。但是，我可以为您介绍一下卷积神经网络的基本概念和应用。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，主要用于图像和视频识别、分类、处理等领域。它的主要特点是通过卷积操作提取图像的特征，然后通过池化操作减小特征图的大小，最后通过全连接层进行分类或回归等任务。

在卷积神经网络中，输入的图像通常是一个三维张量，包含高度、宽度和通道数三个维度。卷积操作通过滑动一个卷积核在输入图像上提取特征，每次移动的步长称为步幅，卷积核的大小称为卷积窗口。卷积操作可以提取图像的局部特征，例如边缘、纹理等。

池化操作通常紧跟在卷积操作之后，用于减小特征图的大小。常见的池化操作有最大池化和平均池化，它们分别取特征图中每个区域的最大值和平均值作为输出。

全连接层通常在卷积层和输出层之间，用于将卷积层提取的特征映射到输出类别。全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，因此需要大量的参数。

光栅化（Rasterization）是计算机图形学中的一个概念，用于将三维模型转换为二维图像。在卷积神经网络中，光栅化通常是指将输入图像转换为神经网络可以处理的格式，例如将图像像素值归一化到0到1之间。