matlab卷积神经网络图像识别 cnn卷积神经网络中的卷积核怎么确定？

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，最近，神经网络自动搜索结构非常流行。最著名的是Google的nasnet，它使用一些启发式遍历来寻找特定数据集的最佳网络结构

通常，它有一个固定的核心。例如，对于29*29图像，它使用5*5内核。这些都是经验。当然，你也可以用大一点的。然后对核心的具体价值进行培养。如果您的输入在0-1之前，那么也可以在0-1之间初始化核心值，而不会出现太多错误。““神经网络之家”专注于神经网络

使用卷积核滑动图像提取某些特征（如某方向的边缘），然后激活函数，用relu抑制梯度弥散。为了得到结果，使用另一个卷积核继续提取relu，然后pool（保留最大区域或使用平均区域替换整个局部区域的值，确保平移不变性，并在一定程度上抑制过拟合）

在“depth”之后，我们需要继续使用不同的卷积核来合并合并结果。最后，本质是一幅图像的深度特征，然后实际的分类需要添加另一层，一般是softmax。

（也就是说，对于已经训练过的现成的卷积神经网络模型，只保留最后一层以外的部分，然后输入训练图片，并将网络的输出发送给多类支持向量机进行再训练。最后，根据支持向量机的参数，可以得到相同的结果。）

卷积神经网络的卷积核怎么确定？

最流行的解释是：卷积是加权平均，即一个点及其周围点的加权平均。

或者可以认为卷积是一种滤波器。当然，取决于卷积核心，它可以是高通滤波器或低通滤波器。

如果在图像处理中使用卷积：低通滤波器是图像去噪，高通滤波器是锐化。

如果在图像识别中使用卷积：卷积是提取特征，可以是低频特征、高频特征或梯度特征（实际上是高频特征）。

图像去卷积正则化方法有哪些？

卷积核数卷积核大小卷积核权参数初始分布卷积核偏差参数初始分布池大小池步长池优化算法目标函数批量大小正则化数据预处理等会影响太多计算实际标号与预测标号之间的差值，采用梯度反向传播使损失最小化，更新卷积核参数以生成新的预测值。重复此过程，直到培训结束。

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