高通滤波和低通滤波 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。

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