keras卷积神经网络一维 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，近年来，神经网络的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。卷积神经网络结构
2。卷积神经网络的发展历史
3。反向误差传播
用训练集对卷积神经网络（CNN）进行训练时，最终使卷积神经网络的前向性更好，计算损失函数，然后根据链导数规则更新CNN的权值参数。这是调整各层网络和卷积核的特征抽取器的参数（各层的特征和功能不同）。
训练是为了使整个卷积神经网络的特征提取效果更好（越来越适合于训练集），所以训练后的卷积神经网络可以提取训练集的特征。
运行测试集的目的是测试特征提取器的能力。此时，通过训练集对CNN各层的参数进行训练，可以提取出相似训练集的参数（图像、声音、文本）。此时，我们需要再次运行测试集来测试CNN的特征提取能力。
数据集：机器学习任务中使用的一组数据，每个数据集称为一个样本。反映样品在某一方面的性能或性质的项目或属性称为特征。
训练集：训练过程中使用的数据集，其中每个训练样本称为训练样本。从数据中学习模型的过程称为学习（训练）。
测试集：学习模型后，将其用于预测的过程称为测试，使用的数据集称为测试集，每个样本称为测试样本。
卷积神经网络作为特征提取器，用训练集训练好的神经网络可以提取训练集的特征吗？还是只能提取测试集的？
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。
卷积神经网络中的卷积核，是学习得来的还是预定义好的？
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。在图像处理方面，卷积还是可以理解的，但是不建议用理解来指导，因为这是非常痛苦的
一旦确定了keras模型，不修改keras框架的源代码，什么都不会改变。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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