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)集的最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

假設(shè)一條直線(xiàn)，你當(dāng)然可以用y=kxb來(lái)描述它。

假設(shè)一條二階曲線(xiàn)由y=AXX BX C來(lái)描述

假設(shè)您要描述的模型沒(méi)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(xiàn)性的。這是可以證明的，但這是人類(lèi)無(wú)法理解的。雖然卷積在圖像處理中仍然可以理解，但不建議以理解為指導(dǎo)，因?yàn)樗浅Ｍ纯?/p>

通常，會(huì)設(shè)置一個(gè)固定的核心。例如，對(duì)于29*29圖像，使用5*5內(nèi)核。這些都是經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)然，你也可以用大一點(diǎn)的。然后對(duì)核心的具體價(jià)值進(jìn)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(huì)出現(xiàn)太多錯(cuò)誤?！啊吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)之家”專(zhuān)注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

你好，我是[你好張]。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(zhuān)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?yè)P(yáng)或轉(zhuǎn)發(fā)，你的鼓勵(lì)是支持我寫(xiě)下來(lái)的動(dòng)力，謝謝。

為什么卷積核可以學(xué)習(xí)到不同的特征？

以上兩個(gè)說(shuō)得很好，自己動(dòng)手，衣食住行。如果需要幫助，建議使用cuda-convnet2，具有繪制損耗和精度曲線(xiàn)的功能。除曲線(xiàn)外，還可以繪制圖像，如中間某個(gè)卷積層的卷積核可視化效果：以及預(yù)測(cè)結(jié)果：還可以嘗試實(shí)現(xiàn)這些函數(shù)，這對(duì)于使用過(guò)Matlab的學(xué)生來(lái)說(shuō)應(yīng)該不難。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核怎么確定？

兩個(gè)功能，一個(gè)是改變信道，另一個(gè)是執(zhí)行非線(xiàn)性操作。

更改通道主要是減少或升級(jí)輸入或輸出通道。該方法的優(yōu)點(diǎn)是在保持特征不變的前提下，減少了計(jì)算量。該方法首次應(yīng)用于RESNET，取得了良好的效果。

由于1*1卷積在前一層的學(xué)習(xí)中加入了非線(xiàn)性激勵(lì)，增加了非線(xiàn)性運(yùn)算，提高了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。