图卷积神经网络的应用 如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题？

如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题？

我们通常看到的卷积滤波器原理图是这样的：

这实际上是卷积滤波器的“展平”或“展平”。例如，上图中的粉红色卷积滤波器是3x3x3，即长3，宽3，深3。然而，在图中，它是在两个维度中绘制的-深度被省略。

.由于卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，所以原理图中没有绘制深度。如果同时绘制深度，效果如下：

（图片来源：mlnotebook）

如上所述，卷积滤波器的深度与输入图像的深度相同，即3。

顺便说一下，输入图像深度是3，因为输入图像是彩色图像，深度是3，分别是R、G和b值。

（图片来源：mlnotebook）

总之，卷积滤波器的深度应该与输入数据的深度一致。

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。其中最著名的是Google的nasnet，它利用一些启发式遍历来寻找特定数据集的最优网络结构

谢燕，卷积神经网络作为一种前馈神经网络，它的神经元可以响应周围单元的一部分覆盖，主要用于处理大图像。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。

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