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，最近神經網絡自動搜索結構非常流行。其中最著名的是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

由于圖像中包含了大量的冗余信息，視覺對和圖像的識別是由許多特定的邊緣信息來完成的，人眼看到的圖像是由計算機編織的無數小塊受此啟發(fā)，人們發(fā)現卷積可以更好地提取圖像的邊緣信息，去除那些冗余的東西，特定卷積提取特定的邊緣，就像人眼一樣，通過局部感知提取圖像信息。卷積運算應用于圖像處理，有其生物學的理論基礎，可以說是仿生學較為成功的應用。

圖像處理為何要有卷積運算？

最流行的解釋：卷積是加權平均數，它是一個點及其周圍點的加權平均數。

或者可以認為卷積是一種濾波器。當然，取決于卷積核心，它可以是高通濾波器或低通濾波器。

如果在圖像處理中使用卷積：低通濾波器是圖像去噪，高通濾波器是銳化。

如果在圖像識別中使用卷積：卷積是提取特征，可以是低頻特征、高頻特征或梯度特征（實際上是高頻特征）。

能不能用最通俗語言講解“卷積”？圖像處理中3*3，5*5模板卷積怎么算的？

你好，我是張。我很高興為你回答。卷積核是算子和權重矩陣卷積核：卷積中使用的權重由一個矩陣表示，該矩陣與使用的圖像區(qū)域大小相同，其行和列為奇數，這是一個權重矩陣。更專業(yè)的科普知識往往用于圖像處理。請注意我。如果你喜歡我的回答，也請給我表揚或轉發(fā)，你的鼓勵是支持我寫下來的動力，謝謝。

什么是卷積核？

假設你有一條直線，那么你肯定可以用y=kxb來描述它。

假設一條二階曲線由y=AXX BX C來描述

假設您要描述的模型沒有表達式復雜?；蛘?，在允許的誤差范圍內，您總是可以找到一組參數，使它們幾乎一致。

以上只是一個例子。它也是初等數學。它有可以理解的特點。卷積是非線性的。這是可以證明的，但這是人類無法理解的。雖然圖像處理還是可以理解的，但不建議用理解來指導，因為這很痛苦