matlab卷积神经网络图像识别 cnn卷积神经网络中的卷积核怎么确定？

cnn卷积神经网络中的卷积核怎么确定？

从模型中学习卷积参数，手动确定卷积核的大小和数目。二维卷积核的大小通常是奇数，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷积核数是网络中的信道数。常用的是128 256 512，需要根据具体任务来确定。

另外，最近神经网络自动搜索结构非常流行。其中最著名的是Google的nasnet，它使用一些启发式遍历来寻找特定数据集的最优网络结构

由于图像中包含了大量的冗余信息，视觉对和图像的识别是由许多特定的边缘信息来完成的，人眼看到的图像是由计算机编织的无数小块受此启发，人们发现卷积可以更好地提取图像的边缘信息，去除那些冗余的东西，特定卷积提取特定的边缘，就像人眼一样，通过局部感知提取图像信息。卷积运算应用于图像处理，有其生物学的理论基础，可以说是仿生学较为成功的应用。

图像处理为何要有卷积运算？

最流行的解释：卷积是加权平均数，它是一个点及其周围点的加权平均数。

或者可以认为卷积是一种滤波器。当然，取决于卷积核心，它可以是高通滤波器或低通滤波器。

如果在图像处理中使用卷积：低通滤波器是图像去噪，高通滤波器是锐化。

如果在图像识别中使用卷积：卷积是提取特征，可以是低频特征、高频特征或梯度特征（实际上是高频特征）。

能不能用最通俗语言讲解“卷积”？图像处理中3*3，5*5模板卷积怎么算的？

你好，我是张。我很高兴为你回答。卷积核是算子和权重矩阵卷积核：卷积中使用的权重由一个矩阵表示，该矩阵与使用的图像区域大小相同，其行和列为奇数，这是一个权重矩阵。更专业的科普知识往往用于图像处理。请注意我。如果你喜欢我的回答，也请给我表扬或转发，你的鼓励是支持我写下来的动力，谢谢。

什么是卷积核？

假设你有一条直线，那么你肯定可以用y=kxb来描述它。

假设一条二阶曲线由y=AXX BX C来描述

假设您要描述的模型没有表达式复杂。或者，在允许的误差范围内，您总是可以找到一组参数，使它们几乎一致。

以上只是一个例子。它也是初等数学。它有可以理解的特点。卷积是非线性的。这是可以证明的，但这是人类无法理解的。虽然图像处理还是可以理解的，但不建议用理解来指导，因为这很痛苦

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