笔记 - 卷积神经网络：卷积核数量 与 网络性能之间的关系

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布 · 3k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了卷积神经网络中卷积核数量与网络性能的关系。内容指出，一个简单的网络结构包含单层卷积、激活函数、池化和全连接层。提出疑问：卷积核数量增加是否直接提升准确率，还是深层网络在处理复杂特征提取时更为关键。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

参考

卷积滤波器核的数量与网络性能之间的关系

当前神经网络只有 一层卷积层，一层activation，一层池化，一层全连接
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
难道卷积核数量越多，准确率就越高吗，那还要深层网络干嘛？？

  • 猜测：当数据比较复杂（隐含特征比较难提取）时，需要更深的网络
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
卷积与卷积神经网络（小探究）
`or 1 or 不正经の泡泡
01-24 1056
文章目录前言卷积的概念卷积语文含义数学表现案例状态影响运算图像处理领域的卷积相似点图像卷积卷积核/卷积层池化层全连接层总结 「这是我参与2022首次更文挑战的第６天，活动详情查看：2022首次更文挑战」 本博文优先在掘金社区发布！ 前言 在开始正式进入机器学习之前，我们需要对我们的理论进行一部分的拓展，因为首先是对我们常用的机器学习算法而言，例如KNN K-means 贝叶斯，决策树，随机森林等等算法来说，其实不需要太高深的数学基础或者，特别的理解能力去理解学习就能够使用。事实上我在先前就已经写了两篇关于S
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
热门推荐
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
3用于MNIST的卷积神经网络-3.4卷积滤波器核的数量与网络性能之间的关系
hongxue8888的博客
11-09 730
原文：http://www.studyai.com/article/23e45bc4b7d54e22 3.4卷积滤波器核的数量与网络性能之间的关系 代码：#-*- coding:utf-8 -*- #实现简单卷积神经网络对MNIST数据集进行分类：conv2d + activation + pool + fc import csv import tensorflow as tf import o
卷积神经网络（CNN）
最新发布
m0_54570435的博客
07-08 1037
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像、视频、音频、时间序列）的深度学习模型。其核心思想是通过局部连接、权重共享和层次化特征提取，自动学习数据的空间或时间层次结构。生物学基础：受视觉皮层中神经元只响应局部刺激的启发数学实现：每个神经元仅与前一层局部区域连接（而非全连接）优势：大幅减少参数量（如5×5局部连接 vs 全连接）保留空间局部相关性适合处理平移不变特征原理：同一卷积核在输入的不同位置使用相同参数计算优势：参数量从O(n²
卷积核一定可以提升网络性能吗？-分类0，2
staple
08-16 1962
制作一个网络然后向这个网络上加1-9个卷积核，通过网络的分辨准确率来比较卷积核对网络性能的影响。 网络的结构是 (mnist 0 ,mnist2)81-con(3*3)*n-(49*n)-30-2-(1,0) || (0,1) 分类mnist的0和2，将28*28的图片压缩到9*9，向这个网络增加n个3*3的卷积核，网络隐藏层的节点数是30个，让0向（1，0）收敛，让2向（0，1）收敛。让n...
3层、5层、3层一个卷积核BP神经网络性能比较
staple
06-10 2223
3层网络的结构是 d2（mnist 0,1）-49-30-2-（2*k） ,k∈(0,1) 分类mnist的0和1，三层的节点数分别是49，30，2激活函数用sigmoid。让0向1，0收敛让1向0，1收敛。 5层网络的结构是 d2（mnist 0,1）-81-30-49-30-2-（2*k） ,k∈(0,1) 分类mnist的0和1，五层的节点数分别是81，30，49，30，2激...
神经网络学习笔记（一）：关于卷积核
qq_52967097的博客
07-17 1453
1.卷积核的个数决定了输出特征图的深度 2.卷积核的深度与输入特征图的深度相同 3.（1，1）的卷积核常用于调整深度来适应（如：ResNet中有运用） 4.在步长相同的情况下使用两个（3，3）的卷积核与使用一个（5，5）的卷积核作用相近，但两个（3，3）的卷积核在图片尺寸较大（大多数情况下）时效率高于使用一个（5，5）卷积核 ...
卷积神经网络的卷积核参数如何更新_笔记之《解析卷积神经网络》
weixin_39884100的博客
11-23 5851
引言：《解析卷积神经网络》是 @魏秀参 博士撰写的深度学习实践手册，主要以卷积神经网络为主体，可以在魏博士个人主页获取电子版，解析卷积神经网络——深度学习实践手册。之前和学弟约定好，《解析卷积神经网络》作为暑假需要看的资料之一，近日花费数小时阅读了一番，基本涵盖了卷积神经网络的基础概念、实践操作等，内容也不多，平时看看复习一下也不错，这篇文章的目的是为个人复习所用，同时也便于之后在这个基础上丰富卷...
CS231n课程笔记翻译：卷积神经网络笔记1
08-03
10. **拓展资源**：除了课程笔记，还有许多其他资源，如论文、开源代码和教程，可以帮助深入理解和应用卷积神经网络。 通过上述结构和设计，卷积神经网络在图像识别、物体检测、图像分割等任务中表现出色，成为现代...
卷积核的数量是不是越多越好？-分类0，5
staple
07-13 8709
制作一个二分类的网络来分类mnist的0和5，并向网络上加卷积核从1个核到9个核。 网络的结构是 (mnist 0 ,mnist9)81-con(3*3)*n-(49*n)-30-2-(1,0) || (0,1) 将mnist的28*28的图片压缩到9*9，用n个3*3的卷积核，节点数分别为n*49，30，2。让0向（1，0）收敛，让5向（0，1）收敛，让n分别等于1-9. 与Ten...
深度神经网络的优化算法,进化算法优化神经网络
shirley67269的博客
10-10 1034
DBNs并没有明确地处理对观察变量的时间联系的学习上，虽然目前已经有这方面的研究，例如堆叠时间RBMs，以此为推广，有序列学习的dubbed temporalconvolutionmachines，这种序列学习的应用，给语音信号处理问题带来了一个让人激动的未来研究方向。然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。DBNs并没有考虑到图像的2维结构信息，因为输入是简单的从一个图像矩阵一维向量化的。
卷积神经网络CNN
jingtingxu369的博客
07-10 944
一个卷积层中有好多卷积核，上图展示出：2个卷积核，就有2个输出特征128个卷积核，128个输出特征-------------------------------------------------------------------------------卷积核个数是超参数，自定义，但肯定是层越深，卷积核个数越多。（不然，层越深，卷积核个数少，最后计算后特征就很少）...
是否可能通过无限增加卷积核的办法使网络性能无限提升？
staple
11-30 2145
神经网络的分类性能是否随着卷积核数量的增加而单调的递增？ 本文制作了一个3分类的网络，设置卷积核的数量分别等于1-24个，观察网络的平均分类准确率随着卷积核数量的增加到底是如何变化的。 网络结构 Mnist（0，1，2）---con3*3*n---7*7*n---30---3----(1,0,0) || (0,1,0) || (0,0,1) 将mnist的0，1，2数据集的图片处理成9*9...
一维卷积神经网络原理,卷积神经网络原理简述
super339的博客
08-12 9398
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...
到底应该加几个卷积核?
staple
07-06 3692
用81-30-2的网络来二分类mnist的0和1，然后再向这个网络上加卷积核，如果想要性能和效率都实现最优应该加几个最合适？ 首先做对照网络 d2（mnist 0,1）81-30-2-（2*k） ,k∈{0,1} 用81-30-2的网络来二分类mnist的0和1，并让0向（1，0）收敛，让1向（0，1）收敛。 用这个没有加卷积核的网络的性能做参照来比较增加卷积核对网络性能的影响。 ...
卷积核越大性能越强？一文解读RepLKNet模型
PaddlePaddle
07-22 4959
在CVPR2022中，一篇专注于优化卷积核大小的分类网络论文吸引了大量的关注，这就是由清华和旷视提出的RepLKNet[1]。RepLKNet与目前流行的CNN模型背道而驰，其核心模块由31×31的大卷积核构成。在Vision Transformer (ViT) 流行的大背景下，RepLKNet以纯CNN的架构获得了超过Swin Transformer( Top-1 ac...
网络中1*1的卷积核作用以及大小卷积核的优缺点
RayChiu757374816的博客
11-29 7490
1*1卷积核的作用和大卷积核小卷积核的各自优缺点介绍。
NNDL 实验六 卷积神经网络（1）卷积
weixin_52086410的博客
10-22 1256
卷积神经网络-卷积
变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。
mmc2015的专栏
08-31 2万+
总结的非常好，故转来，如果侵权，请告知，会及时删掉。 大家还是去看原文好，作者的文章都不错： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://www.zhihu.com/people/professor-ho/posts 写文章 变形卷积核、可分
深度解析卷积神经网络：从LeNet到池化层
"本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的概念、运算方式以及其在图像处理中的应用。文中提到了卷积层通常使用互相关运算而非卷积运算，并解释了感受野、填充和步幅的概念。此外，还讨论...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值