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。

此外，最著名的搜索最近數(shù)據(jù)集的方法是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索最佳數(shù)據(jù)集，計(jì)算實(shí)際標(biāo)簽和預(yù)測(cè)標(biāo)簽之間的差異，使用梯度反向傳播最小化損失，更新卷積核參數(shù)以生成新的預(yù)測(cè)值。重復(fù)此過程，直到培訓(xùn)結(jié)束。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行圖像識(shí)別？

CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度模型。

事實(shí)上，它已經(jīng)成功地訓(xùn)練和應(yīng)用了很長一段時(shí)間（最近，深度學(xué)習(xí)可能太流行了，CNN也依賴它）。雖然CNN也屬于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，但很多人在將其放入DL家族時(shí)仍然保持著自己的理解。它在原始輸入中使用可訓(xùn)練濾波器和局部鄰域池運(yùn)算，得到一個(gè)層次化的、逐漸復(fù)雜的特征表示。實(shí)踐表明，采用適當(dāng)?shù)恼齽t化項(xiàng)進(jìn)行訓(xùn)練可以取得很好的效果。CNN的另一個(gè)最受歡迎的特點(diǎn)是它對(duì)姿勢(shì)、光線和復(fù)雜背景等事物保持不變。