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卷积神经网络中的卷积核是学习得来还是预定义好的

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-25

  一开始卷积核(参数W和b)都被“初始化”成很小的“随机值”。LeCun和Bengio教授的文章中建议在处理图像问题时,可以选择将W和b按照~U(-sqrt(3/k),sqrt(3/k))初始化。其中k是W和b的连接总数。假如滤波器的大小是4*4,那么k为16,U表示均匀分布,sqrt(*)为平方根运算。当然这个都是从经验出发的建议,并没有很明确的理论依据,如果有兴趣可以往这方面研究。

  在使用训练数据对网络进行BP训练时,W和b的值都会往局部最优的方向更新,直至算法收敛。

  所以卷积神经网络中的卷积核是从训练数据中学习得来的,当然为使得算法正常运行,你需要给定一个初始值。

本文链接:http://homehelp4u.net/juanji/388.html

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