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(lái)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。最著名的是Google的nasnet，它使用一些啟發(fā)式遍歷來(lái)尋找特定數(shù)據(jù)集的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在CNN的設(shè)置中，特征映射是通過(guò)卷積核推出的，不同的特征提取（核）會(huì)提取不同的特征。該模型的目的是求解一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，找到能夠解釋這一現(xiàn)象的最優(yōu)卷積核。例如，如果一個(gè)核看起來(lái)像Gabor算子，它會(huì)提取邊緣信息的特征，但是這個(gè)特征過(guò)于簡(jiǎn)單，這可能不是模型所需要的特征。這與人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能非常相似（我們暫且稱之為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。例如，Gabor算子模擬具有方向選擇性的V1神經(jīng)元。這些神經(jīng)元被稱為簡(jiǎn)單細(xì)胞，它只能對(duì)方向做出反應(yīng)。人腦依靠這些神經(jīng)元來(lái)檢測(cè)圖像的邊緣信息。

但簡(jiǎn)單細(xì)胞的功能僅此而已。如果人腦想要完成一些更高級(jí)的功能（視覺注意、物體識(shí)別），就需要更復(fù)雜的神經(jīng)元，比如復(fù)雜細(xì)胞和超復(fù)雜細(xì)胞，它們可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行一些更復(fù)雜的轉(zhuǎn)換。神經(jīng)科學(xué)的證據(jù)表明，它們“很可能”是由V1的多個(gè)簡(jiǎn)單細(xì)胞組成的，例如V4的一些細(xì)胞可能對(duì)角度有反應(yīng)。考慮到一個(gè)物體識(shí)別任務(wù)，物體本身具有不同的特征，不同的復(fù)雜細(xì)胞編碼不同的特征來(lái)表達(dá)這樣的物體。CNN設(shè)置中的特征映射也對(duì)應(yīng)于各層單元的信號(hào)輸出。

同一個(gè)卷積層中的FeatureMap有什么區(qū)別？

在基本的CNN網(wǎng)絡(luò)中，全連接層的作用是將圖像特征圖中的特征通過(guò)多個(gè)卷積層和池化層進(jìn)行融合，得到圖像特征的高層含義，然后用它進(jìn)行圖像分類。

在CNN網(wǎng)絡(luò)中，完全連接層將卷積層生成的特征映射映射到具有固定長(zhǎng)度的特征向量（通常是輸入圖像數(shù)據(jù)集中的圖像類別數(shù)）。特征向量包含輸入圖像中所有特征的組合信息。該特征向量雖然丟失了圖像的位置信息，但保留了圖像中最具特征的特征，完成了圖像分類的任務(wù)。從圖像分類任務(wù)的角度來(lái)看，計(jì)算機(jī)只需確定圖像的內(nèi)容，計(jì)算輸入圖像的具體類別值（類別概率），輸出最有可能的類別即可完成分類任務(wù)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么最后接一個(gè)全連接層？

主要有三點(diǎn)：

還有像最大池這樣的非線性變換，可以提高網(wǎng)絡(luò)功能的性能。