cnn卷积神经网络模型 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。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
在CNN的设置中，特征映射是通过卷积核推出的，不同的特征提取（核）会提取不同的特征。该模型的目的是求解一个优化问题，找到能够解释这一现象的最优卷积核。例如，如果一个核看起来像Gabor算子，它会提取边缘信息的特征，但是这个特征过于简单，这可能不是模型所需要的特征。这与人类大脑神经网络的功能非常相似（我们暂且称之为神经网络）。例如，Gabor算子模拟具有方向选择性的V1神经元。这些神经元被称为简单细胞，它只能对方向做出反应。人脑依靠这些神经元来检测图像的边缘信息。
但简单细胞的功能仅此而已。如果人脑想要完成一些更高级的功能（视觉注意、物体识别），就需要更复杂的神经元，比如复杂细胞和超复杂细胞，它们可以对信号进行一些更复杂的转换。神经科学的证据表明，它们“很可能”是由V1的多个简单细胞组成的，例如V4的一些细胞可能对角度有反应。考虑到一个物体识别任务，物体本身具有不同的特征，不同的复杂细胞编码不同的特征来表达这样的物体。CNN设置中的特征映射也对应于各层单元的信号输出。
同一个卷积层中的FeatureMap有什么区别？
在基本的CNN网络中，全连接层的作用是将图像特征图中的特征通过多个卷积层和池化层进行融合，得到图像特征的高层含义，然后用它进行图像分类。
在CNN网络中，完全连接层将卷积层生成的特征映射映射到具有固定长度的特征向量（通常是输入图像数据集中的图像类别数）。特征向量包含输入图像中所有特征的组合信息。该特征向量虽然丢失了图像的位置信息，但保留了图像中最具特征的特征，完成了图像分类的任务。从图像分类任务的角度来看，计算机只需确定图像的内容，计算输入图像的具体类别值（类别概率），输出最有可能的类别即可完成分类任务。
卷积神经网络为什么最后接一个全连接层？
主要有三点：
还有像最大池这样的非线性变换，可以提高网络功能的性能。
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