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比如 LeNet 网络，它的通道数是为何这样设计的，有什么依据？
比如：
1. 第一层卷积层的通道为何是 6，按道理图片也就 RGB 三个通道。
2. 第二层卷积层的通道又是 16，这个依据是什么？
3. 在用 mxnet 实现时，卷积核的具体数字定义在何处，比如图像边缘检测，它的卷积核是:
[-1, 0, 1]
[-2, 0, 2]
[-1, 0, 1]
有很多核，有些核用来做边缘检测，有些核用来做高斯模糊。具体可参考： https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892
但在具体 mxnet 代码中，却未找到这些核的定义。
比如：
1. 第一层卷积层的通道为何是 6，按道理图片也就 RGB 三个通道。
2. 第二层卷积层的通道又是 16，这个依据是什么？
3. 在用 mxnet 实现时，卷积核的具体数字定义在何处，比如图像边缘检测，它的卷积核是:
[-1, 0, 1]
[-2, 0, 2]
[-1, 0, 1]
有很多核，有些核用来做边缘检测，有些核用来做高斯模糊。具体可参考： https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892
但在具体 mxnet 代码中，却未找到这些核的定义。
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mscb 2020-08-05 11:19:19 +08:00 via Android
当然是炼丹练出来的呀！炼丹师这个俗称可不是开玩笑的，哈哈哈哈，手动🐶
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jingous 2020-08-05 11:36:42 +08:00
随便定的。默认的分辨率降低一倍，通道数增加一倍。除开始几层外，通道一般都是 2 的 N 次方
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jmc891205 2020-08-05 11:54:11 +08:00 via iPhone
这属于 hyperparameter
也要调的 |
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jimliang 2020-08-05 11:58:19 +08:00
不断调参后的相对最优解
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labnotok 2020-08-05 12:31:33 +08:00
深度学习的意义就是把特征的提取从手工的构建中解放出来，filter 是由数据和网络的训练决定的，自然不会出现功能确定的 filter 。而且你也很难在某个 filter train 完之后明确说它的作用是什么。filter 与其说是 convolution，直接理解成使用 cross-correlation 层次化提取特征会清晰很多。
运算上讲，channel 数是由上一层 filter 的个数决定的，而不是数据的维度。而你选择多少 filter 是个玄学的问题，稍微有点依据的说法是考虑你 GPU 的 CUDA 数和显存数据宽度，提高运算效率。 |
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xiri 2020-08-05 12:56:07 +08:00
这东西就是随便猜（可能会有一点经验在里面），不断试错，最后选出一个最优的
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nightwitch 2020-08-05 13:03:34 +08:00
channel 算是中等重要程度的超参数吧，直观的理解就是你想要把你的数据投影到多少维度的空间。没啥特定的规则，一般靠近原始输入的地方 channel 数逐渐增加，从低维空间升到高维，然后接近输出的的地方逐渐减少到 1 维输出，网络中可能有多个 1x1xchannel 的操作来调整通道数。
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VDimos 2020-08-05 13:57:49 +08:00 via Android
炼丹就是要试的
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realcaoqi95 2020-08-05 15:02:47 +08:00
玄学问题
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superlc 2020-08-05 15:19:27 +08:00 via iPhone
一个 hyperparameter 而已
肯定是越多越好，参数越多能学到的信息量越大。不过一般来讲只要 filter 数够用了，再增加的话对性能的提升也十分有限，所以最终是一个参数量与资源消耗的权衡 和传统算法里面的各种 threshold 差不多，说白了就是在满足要求的前提下随便选的 |
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IanPeverell 2020-08-05 15:48:09 +08:00
第一层 6 是经验值，并不是根据 RGB 而来的。意思是，在对输入提取特征值时，获取 6 种特质，然后再进行组合最后训练出来的效果、模型的性能等是最佳的。第二层的 16，是对 6 种特征进行组合得到的。
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