keras卷积神经网络一维 卷积神经网络中的卷积核，是学习得来的还是预定义好的？
卷积神经网络中的卷积核，是学习得来的还是预定义好的？
卷积核的定义是（宽、高、入）通道、出通道。
一般来说，卷积核的大小是7*7、5*5、3*3、1*1。输入通道由您自己定义，输出通道的数量（即过滤器的数量）由用户定义。
在网络结构中，我们首先对卷积核中的值进行初始化，然后利用反向传播算法不断修正误差，最后得到最优参数，即最优解。
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佳网络结构
你好，我是张浩亚。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？
通常会设置固定磁芯。例如，对于29*29图片，使用5*5核心。这些都是经验。当然，你也可以用大一点的。然后对核心的具体价值进行培养。如果您的输入在0-1之前，那么核心值也可以在0-1之间初始化，而不会有太多错误。一旦确定了keras模型，不修改keras框架的源代码就不会有任何改变。唯一的出路是扩大GPU。
一般情况下，我们只能尝试修改模型结构、量化剪枝等方式，自行修改框架源代码，没有必要。
通常，为了加快模型的预测速度，只需加载一次模型即可。
当模型的预测时间过长时，通常采用减少卷积核、减少卷积核数、增加步长、增加池单元等方法。一些参数较少的主干也可能被替换。
或者考虑使用移动终端分离卷积和空穴卷积。
最后，默认情况下，我们的模型由floaf32的精度表示，可以适当量化。它以16位、8位甚至2位精度表示。只要模型的精度不显著降低，且满足使用场景，则是合理的。
如果您在这方面还有其他问题，请关注我，一起学习。
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