卷积神经网络中特征图的过滤器答案

【问题标题】：Filters for feature map in convolutional neural network卷积神经网络中特征图的过滤器
【发布时间】：2016-03-10 11:32:12
【问题描述】：

我应该使用什么样的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，我了解到我们在每个卷积层中使用一组过滤器来生成一组特征图，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。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

1）你不直接得到，你让网络通过展示一些例子（训练数据）得到它

2) 我们会随机初始化过滤器，以便它们可以学习有用且不同的东西。

3) 通过提供与您的项目相关的大量数据。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用反向传播算法训练神经网络，您可以熟悉它here。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，但还是很直观的。

【讨论】：