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)集的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

阿里的漢光800和華為的勝騰910屬于人工智能芯片，但它們的應(yīng)用領(lǐng)域卻大不相同。漢光800是一款更側(cè)重于特殊領(lǐng)域的產(chǎn)品，而神騰910則相對通用，可以用于AI學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。兩者在適用范圍和設(shè)計(jì)目標(biāo)上有很大差異。如今，人工智能計(jì)算剛剛興起。無論是阿里巴巴還是華為，各個廠商的AI芯片都沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，突破多在具體的落地領(lǐng)域，可比性不強(qiáng)，實(shí)際效果與使用場景密切相關(guān)，不可能直接比較誰比誰好。

不過，阿里巴巴和華為兩款A(yù)I芯片的愿景是相似的。這兩種芯片短期內(nèi)不會對外銷售。它們只會大規(guī)模部署在自己的云服務(wù)和相應(yīng)的產(chǎn)品中。開發(fā)者只需要為計(jì)算能力付費(fèi)。未來，云服務(wù)將成為IT行業(yè)的水、電、煤。誰能把電線拉到谷開來，誰的家電上網(wǎng)價(jià)格最便宜，誰就能得到最大的市場。

如果我們真的想拿出一些數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，那么漢光800芯片在resnet-50中的推理性能可以達(dá)到78563ips，這是一個世界紀(jì)錄的性能，有著“世界上性能最高的人工智能推理芯片”的光環(huán)；華為勝騰910是一個通用的人工智能處理器，半精度（fp16）計(jì)算能力為256TFlops，是行業(yè)的兩倍；推理能力的崛起，int8計(jì)算能力16個頂點(diǎn)，功耗僅8W，處于行業(yè)領(lǐng)先地位。

阿里巴巴和華為都自研了ai芯片，誰的比較厲害？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為一種前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于其神經(jīng)元能夠?qū)Ω采w區(qū)域內(nèi)的周圍細(xì)胞做出響應(yīng)，因此主要用于處理大規(guī)模圖像。該結(jié)構(gòu)包括卷積層和池化層。在組合過程中，單元數(shù)逐層減少，但隨著操作單元數(shù)的增加，操作參數(shù)數(shù)也隨之增加。畢竟，操作參數(shù)的個數(shù)決定了它的感知能力，所以壓縮起來比較困難。為了保證計(jì)算的正確性，對運(yùn)行參數(shù)的壓縮只能壓縮部分參數(shù)，但也有一定的局限性。個人理解，不要噴錯。

如何通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來壓縮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

參數(shù)是超級參數(shù)。對于CNN，主要包括卷積核的大小、信道數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如特征圖拼接和卷積池。訓(xùn)練中最有用的是分批標(biāo)準(zhǔn)化，它使模型快速收斂。