在卷积网络中学到了什么

Question

在卷积网（CNN）中，有人回答我，而不是过滤器随机初始化。

我对此感到满意，但是，当有梯度下降时，谁在学习？功能图或过滤器？ 我的直觉是过滤器正在学习，因为它们需要识别复杂的东西。 但我想确定一下。

Answer 1

在卷积神经网络的上下文中，kernel = filter = feature detector。

以下是来自Stanford's deep learning tutorial的精彩插图（Denny Britz也很好地解释了这一点）。

过滤器是黄色滑动窗口，其值为：

要素图是粉红色矩阵。它的值取决于滤镜和图像：因此，学习特征图没有意义。在训练网络时仅学习过滤器。网络也可能有其他权重进行培训。

Answer 2

正如aleju所说，学习过滤器权重。特征图是卷积层的输出。除卷积滤波器权重外，还有完全连接（和其他类型）层的权重。