卷积神经网络可视化理解 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
假设一条直线，你当然可以用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。虽然卷积在图像处理中仍然可以理解，但不建议以理解为指导，因为它非常痛苦
通常，会设置一个固定的核心。例如，对于29*29图像，使用5*5内核。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，那么也可以在0-1之间初始化核心值，而不会出现太多错误。““神经网络之家”专注于神经网络
你好，我是[你好张]。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。
为什么卷积核可以学习到不同的特征？
以上两个说得很好，自己动手，衣食住行。如果需要帮助，建议使用cuda-convnet2，具有绘制损耗和精度曲线的功能。除曲线外，还可以绘制图像，如中间某个卷积层的卷积核可视化效果：以及预测结果：还可以尝试实现这些函数，这对于使用过Matlab的学生来说应该不难。
卷积神经网络的卷积核怎么确定？
两个功能，一个是改变信道，另一个是执行非线性操作。
更改通道主要是减少或升级输入或输出通道。该方法的优点是在保持特征不变的前提下，减少了计算量。该方法首次应用于RESNET，取得了良好的效果。
由于1*1卷积在前一层的学习中加入了非线性激励，增加了非线性运算，提高了网络的泛化能力。
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