卷积神经网络中特征图的过滤器
Filters for feature map in convolutional neural network
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内容，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来自上一层。
1)我们如何获得这些过滤器？
2)我们是随机选择过滤器然后做一些'trial and error'吗？
3)我们如何为我们的项目找到完美的过滤器？
谢谢。
神经网络是使用反向传播算法训练的，你可以熟悉它here。简单地说，它计算权重的导数（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。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。
1）你不是直接得到它，你通过展示一些例子（训练数据）让网络得到它
2) 我们会随机初始化过滤器，这样它们就可以学到一些有用的东西，并且对每个过滤器都有所不同。
3) 通过提供大量与您的项目相关的数据。
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内容，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来自上一层。
1)我们如何获得这些过滤器？
2)我们是随机选择过滤器然后做一些'trial and error'吗？
3)我们如何为我们的项目找到完美的过滤器？
谢谢。
神经网络是使用反向传播算法训练的，你可以熟悉它here。简单地说，它计算权重的导数（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。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。
1）你不是直接得到它，你通过展示一些例子（训练数据）让网络得到它
2) 我们会随机初始化过滤器，这样它们就可以学到一些有用的东西，并且对每个过滤器都有所不同。
3) 通过提供大量与您的项目相关的数据。