cad 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
阿里的汉光800和华为的胜腾910属于人工智能芯片，但它们的应用领域却大不相同。汉光800是一款更侧重于特殊领域的产品，而神腾910则相对通用，可以用于AI学习和训练。两者在适用范围和设计目标上有很大差异。如今，人工智能计算刚刚兴起。无论是阿里巴巴还是华为，各个厂商的AI芯片都没有统一的标准，突破多在具体的落地领域，可比性不强，实际效果与使用场景密切相关，不可能直接比较谁比谁好。
不过，阿里巴巴和华为两款AI芯片的愿景是相似的。这两种芯片短期内不会对外销售。它们只会大规模部署在自己的云服务和相应的产品中。开发者只需要为计算能力付费。未来，云服务将成为IT行业的水、电、煤。谁能把电线拉到谷开来，谁的家电上网价格最便宜，谁就能得到最大的市场。
如果我们真的想拿出一些数据进行对比，那么汉光800芯片在resnet-50中的推理性能可以达到78563ips，这是一个世界纪录的性能，有着“世界上性能最高的人工智能推理芯片”的光环；华为胜腾910是一个通用的人工智能处理器，半精度（fp16）计算能力为256TFlops，是行业的两倍；推理能力的崛起，int8计算能力16个顶点，功耗仅8W，处于行业领先地位。
阿里巴巴和华为都自研了ai芯片，谁的比较厉害？
卷积神经网络（CNN）作为一种前向神经网络，由于其神经元能够对覆盖区域内的周围细胞做出响应，因此主要用于处理大规模图像。该结构包括卷积层和池化层。在组合过程中，单元数逐层减少，但随着操作单元数的增加，操作参数数也随之增加。毕竟，操作参数的个数决定了它的感知能力，所以压缩起来比较困难。为了保证计算的正确性，对运行参数的压缩只能压缩部分参数，但也有一定的局限性。个人理解，不要喷错。
如何通过改进网络结构来压缩卷积神经网络？
参数是超级参数。对于CNN，主要包括卷积核的大小、信道数和网络结构，如特征图拼接和卷积池。训练中最有用的是分批标准化，它使模型快速收敛。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
