cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核怎么確定？從模型中學(xué)習(xí)卷積參數(shù)，手動(dòng)確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù)，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中的信道數(shù)。常用的是128 256

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核怎么確定？

從模型中學(xué)習(xí)卷積參數(shù)，手動(dòng)確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù)，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中的信道數(shù)。常用的是128 256 512，需要根據(jù)具體任務(wù)來確定。

另外，最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)搜索結(jié)構(gòu)非常流行。其中最著名的是Google的nasnet，它使用一些啟發(fā)式遍歷來尋找特定數(shù)據(jù)集的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

由于圖像中包含了大量的冗余信息，視覺對(duì)和圖像的識(shí)別是由許多特定的邊緣信息來完成的，人眼看到的圖像是由計(jì)算機(jī)編織的無數(shù)小塊受此啟發(fā)，人們發(fā)現(xiàn)卷積可以更好地提取圖像的邊緣信息，去除那些冗余的東西，特定卷積提取特定的邊緣，就像人眼一樣，通過局部感知提取圖像信息。卷積運(yùn)算應(yīng)用于圖像處理，有其生物學(xué)的理論基礎(chǔ)，可以說是仿生學(xué)較為成功的應(yīng)用。

圖像處理為何要有卷積運(yùn)算？

最流行的解釋：卷積是加權(quán)平均數(shù)，它是一個(gè)點(diǎn)及其周圍點(diǎn)的加權(quán)平均數(shù)。

或者可以認(rèn)為卷積是一種濾波器。當(dāng)然，取決于卷積核心，它可以是高通濾波器或低通濾波器。

如果在圖像處理中使用卷積：低通濾波器是圖像去噪，高通濾波器是銳化。

如果在圖像識(shí)別中使用卷積：卷積是提取特征，可以是低頻特征、高頻特征或梯度特征（實(shí)際上是高頻特征）。

能不能用最通俗語言講解“卷積”？圖像處理中3*3，5*5模板卷積怎么算的？

你好，我是張。我很高興為你回答。卷積核是算子和權(quán)重矩陣卷積核：卷積中使用的權(quán)重由一個(gè)矩陣表示，該矩陣與使用的圖像區(qū)域大小相同，其行和列為奇數(shù)，這是一個(gè)權(quán)重矩陣。更專業(yè)的科普知識(shí)往往用于圖像處理。請(qǐng)注意我。如果你喜歡我的回答，也請(qǐng)給我表揚(yáng)或轉(zhuǎn)發(fā)，你的鼓勵(lì)是支持我寫下來的動(dòng)力，謝謝。

什么是卷積核？

假設(shè)你有一條直線，那么你肯定可以用y=kxb來描述它。

假設(shè)一條二階曲線由y=AXX BX C來描述

假設(shè)您要描述的模型沒有表達(dá)式復(fù)雜。或者，在允許的誤差范圍內(nèi)，您總是可以找到一組參數(shù)，使它們幾乎一致。

以上只是一個(gè)例子。它也是初等數(shù)學(xué)。它有可以理解的特點(diǎn)。卷積是非線性的。這是可以證明的，但這是人類無法理解的。雖然圖像處理還是可以理解的，但不建議用理解來指導(dǎo)，因?yàn)檫@很痛苦