cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積核怎么確定？從模型中學習卷積參數(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)絡中的信道數(shù)。常用的是128 256

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積核怎么確定？

從模型中學習卷積參數(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)絡中的信道數(shù)。常用的是128 256 512，需要根據(jù)具體任務來確定。

另外，最近神經(jīng)網(wǎng)絡自動搜索結(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)集的最佳網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

我們通?？吹降木矸e濾波器圖是這樣的：

這實際上是“展平”或“展平”卷積濾波器。例如，上圖中的粉紅色卷積濾波器是3x3x3，即長3，寬3，深3。然而，在圖中，它是在兩個維度中繪制的-深度被省略。

.由于卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同，所以原理圖中沒有繪制深度。如果同時繪制深度，效果如下：

（圖片來源：mlnotebook）

如上所述，卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同，即3。

順便說一下，輸入圖像深度是3，因為輸入圖像是彩色圖像，深度是3，分別是R、G和b值。

（圖片來源：mlnotebook）

總之，卷積濾波器的深度應該與輸入數(shù)據(jù)的深度一致。