cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核怎么確定？從模型中學(xué)習(xí)卷積參數(shù)，手動確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù)，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中的信道數(shù)。常用的是128 256

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核怎么確定？

從模型中學(xué)習(xí)卷積參數(shù)，手動確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù)，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中的信道數(shù)。常用的是128 256 512，需要根據(jù)具體任務(wù)來確定。另外，最近，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動搜索結(jié)構(gòu)非常流行。最著名的是Google的nasnet，它使用一些啟發(fā)式遍歷來尋找特定數(shù)據(jù)集的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在CNN的設(shè)置中，特征映射是通過卷積核推出的，不同的特征提?。ê耍崛〔煌奶卣鳌Ｔ撃Ｐ偷哪康氖乔蠼庖粋€優(yōu)化問題，找到能夠解釋這一現(xiàn)象的最優(yōu)卷積核。例如，如果一個核看起來像Gabor算子，它會提取邊緣信息的特征，但是這個特征過于簡單，這可能不是模型所需要的特征。這與人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能非常相似（我們暫且稱之為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。例如，Gabor算子模擬具有方向選擇性的V1神經(jīng)元。這些神經(jīng)元被稱為簡單細(xì)胞，它只能對方向做出反應(yīng)。人腦依靠這些神經(jīng)元來檢測圖像的邊緣信息。

但簡單細(xì)胞的功能僅此而已。如果人腦想要完成一些更高級的功能（視覺注意、物體識別），就需要更復(fù)雜的神經(jīng)元，比如復(fù)雜細(xì)胞和超復(fù)雜細(xì)胞，它們可以對信號進行一些更復(fù)雜的轉(zhuǎn)換。神經(jīng)科學(xué)的證據(jù)表明，它們“很可能”是由V1的多個簡單細(xì)胞組成的，例如V4的一些細(xì)胞可能對角度有反應(yīng)?？紤]到一個物體識別任務(wù)，物體本身具有不同的特征，不同的復(fù)雜細(xì)胞編碼不同的特征來表達(dá)這樣的物體。CNN設(shè)置中的特征映射也對應(yīng)于各層單元的信號輸出。

同一個卷積層中的FeatureMap有什么區(qū)別？

在基本的CNN網(wǎng)絡(luò)中，全連接層的作用是將圖像特征圖中的特征通過多個卷積層和池化層進行融合，得到圖像特征的高層含義，然后用它進行圖像分類。

在CNN網(wǎng)絡(luò)中，完全連接層將卷積層生成的特征映射映射到具有固定長度的特征向量（通常是輸入圖像數(shù)據(jù)集中的圖像類別數(shù)）。特征向量包含輸入圖像中所有特征的組合信息。該特征向量雖然丟失了圖像的位置信息，但保留了圖像中最具特征的特征，完成了圖像分類的任務(wù)。從圖像分類任務(wù)的角度來看，計算機只需確定圖像的內(nèi)容，計算輸入圖像的具體類別值（類別概率），輸出最有可能的類別即可完成分類任務(wù)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么最后接一個全連接層？

主要有三點：

還有像最大池這樣的非線性變換，可以提高網(wǎng)絡(luò)功能的性能。