圖像卷積的物理意義 cnn卷積神經網絡中的卷積核怎么確定？
cnn卷積神經網絡中的卷積核怎么確定？從模型中學習卷積參數，手動確定卷積核的大小和數目。二維卷積核的大小通常是奇數，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數是網絡中的信道數。常用的是128 256
cnn卷積神經網絡中的卷積核怎么確定？
從模型中學習卷積參數，手動確定卷積核的大小和數目。二維卷積核的大小通常是奇數，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數是網絡中的信道數。常用的是128 256 512，需要根據具體任務來確定。
另外，近年來，神經網絡的自動搜索結構非常流行。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據集的最優(yōu)網絡結構
卷積神經網絡使用用戶設計的損失融合（分類通常是交叉的）計算實際標簽和預測標簽之間的差異，梯度反向傳播該方法利用卷積核參數來產生新的預測值，使損失最小化。重復此過程，直到培訓結束。