标签： image-processing machine-learning neural-network deep-learning conv-neural-network
在被提供给神经网络之前，有一些内核被应用于图像以进行特征提取。但是，我们如何理解特定的内核将有助于提取神经网络所需的特征。
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绝对没有这个问题的一般答案，还没有确定这些超参数的主要方法。常规方法是寻找已经证明有效的类似问题和深度学习架构。通过实验可以开发出合适的体系结构。但是传统的内核大小是3x3、5x5和7x7。
否则，有关于此1和2的论文，您可能想看看如何在CNN中选择超级参数。