filter - 卷积神经网络中特征图的过滤器

Question

我应该使用哪种过滤器来提取卷积神经网络中的特征图？

我最近一直在阅读有关卷积神经网络的文章，我了解到我们使用一组过滤器在每个卷积层中生成一组特征图，方法是将这些过滤器与前一层的输出进行卷积。

1）我们如何获得这些过滤器？

2）我们是否随机选择过滤器并进行一些“反复试验”？

3）我们如何为我们的项目找到完美的过滤器？

谢谢你。

Answer 1

神经网络是使用反向传播算法训练的，你可以在这里熟悉它。简单地说，它计算权重（在您的情况下为过滤器值）相对于衡量网络性能的损失函数的导数。反向传播算法对于卷积神经网络来说有点复杂，但它仍然很直观。

Answer 2

1）你不直接得到它，你通过展示一些例子（训练数据）让网络得到它

2）我们确实随机初始化过滤器，以便它们可以学习有用且不同的东西。

3）通过提供大量与您的项目相关的数据。