cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積核怎么確定？從模型中學習卷積參數(shù)，手動確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù)，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數(shù)是網(wǎng)絡中的信道數(shù)。常用的是128 256

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積核怎么確定？

從模型中學習卷積參數(shù)，手動確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù)，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數(shù)是網(wǎng)絡中的信道數(shù)。常用的是128 256 512，需要根據(jù)具體任務來確定。

另外，最近神經(jīng)網(wǎng)絡自動搜索結構非常流行。最著名的是Google的nasnet，它使用一些啟發(fā)式遍歷來尋找特定數(shù)據(jù)集的最優(yōu)網(wǎng)絡結構

阿里的漢光800和華為的勝騰910屬于人工智能芯片，但它們的應用領域卻大不相同。漢光800是一款更側重于特殊領域的產(chǎn)品，而神騰910則相對通用，可以用于AI學習和訓練。兩者在適用范圍和設計目標上有很大差異。如今，人工智能計算剛剛興起。無論是阿里巴巴還是華為，各個廠商的AI芯片都沒有統(tǒng)一的標準，突破多在具體的落地領域，可比性不強，實際效果與使用場景密切相關，不可能直接比較誰比誰好。

不過，阿里巴巴和華為兩款AI芯片的愿景是相似的。這兩種芯片短期內不會對外銷售。它們只會大規(guī)模部署在自己的云服務和相應的產(chǎn)品中。開發(fā)者只需要為計算能力付費。未來，云服務將成為IT行業(yè)的水、電、煤。誰能把電線拉到谷開來，誰的家電上網(wǎng)價格最便宜，誰就能得到最大的市場。

如果我們真的想拿出一些數(shù)據(jù)進行對比，那么漢光800芯片在resnet-50中的推理性能可以達到78563ips，這是一個世界紀錄的性能，有著“世界上性能最高的人工智能推理芯片”的光環(huán)；華為勝騰910是一個通用的人工智能處理器，半精度（fp16）計算能力為256TFlops，是行業(yè)的兩倍；推理能力的崛起，int8計算能力16個頂點，功耗僅8W，處于行業(yè)領先地位。

阿里巴巴和華為都自研了ai芯片，誰的比較厲害？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）作為一種前向神經(jīng)網(wǎng)絡，由于其神經(jīng)元能夠對覆蓋區(qū)域內的周圍細胞做出響應，因此主要用于處理大規(guī)模圖像。該結構包括卷積層和池化層。在組合過程中，單元數(shù)逐層減少，但隨著操作單元數(shù)的增加，操作參數(shù)數(shù)也隨之增加。畢竟，操作參數(shù)的個數(shù)決定了它的感知能力，所以壓縮起來比較困難。為了保證計算的正確性，對運行參數(shù)的壓縮只能壓縮部分參數(shù)，但也有一定的局限性。個人理解，不要噴錯。

如何通過改進網(wǎng)絡結構來壓縮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？

參數(shù)是超級參數(shù)。對于CNN，主要包括卷積核的大小、信道數(shù)和網(wǎng)絡結構，如特征圖拼接和卷積池。訓練中最有用的是分批標準化，它使模型快速收斂。