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)自動搜索結(jié)構(gòu)非常流行。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)集的最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

通常，它有一個固定的核心。例如，對于29*29圖像，它使用5*5內(nèi)核。這些都是經(jīng)驗。當(dāng)然，你也可以用大一點的。然后對核心的具體價值進行培養(yǎng)。如果您的輸入在0-1之前，那么也可以在0-1之間初始化核心值，而不會出現(xiàn)太多錯誤?！啊吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)之家”專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用卷積核滑動圖像提取某些特征（如某方向的邊緣），然后激活函數(shù)，用relu抑制梯度彌散。為了得到結(jié)果，使用另一個卷積核繼續(xù)提取relu，然后pool（保留最大區(qū)域或使用平均區(qū)域替換整個局部區(qū)域的值，確保平移不變性，并在一定程度上抑制過擬合）

在“depth”之后，我們需要繼續(xù)使用不同的卷積核來合并合并結(jié)果。最后，本質(zhì)是一幅圖像的深度特征，然后實際的分類需要添加另一層，一般是softmax。

（也就是說，對于已經(jīng)訓(xùn)練過的現(xiàn)成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，只保留最后一層以外的部分，然后輸入訓(xùn)練圖片，并將網(wǎng)絡(luò)的輸出發(fā)送給多類支持向量機進行再訓(xùn)練。最后，根據(jù)支持向量機的參數(shù)，可以得到相同的結(jié)果。）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核怎么確定？

最流行的解釋是：卷積是加權(quán)平均，即一個點及其周圍點的加權(quán)平均。

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（實際上是高頻特征）。

圖像去卷積正則化方法有哪些？

卷積核數(shù)卷積核大小卷積核權(quán)參數(shù)初始分布卷積核偏差參數(shù)初始分布池大小池步長池優(yōu)化算法目標(biāo)函數(shù)批量大小正則化數(shù)據(jù)預(yù)處理等會影響太多計算實際標(biāo)號與預(yù)測標(biāo)號之間的差值，采用梯度反向傳播使損失最小化，更新卷積核參數(shù)以生成新的預(yù)測值。重復(fù)此過程，直到培訓(xùn)結(jié)束。