Filter 卷积神经网络中特征映射的滤波器

我应该使用什么样的过滤器来提取卷积神经网络中的特征映射

我最近一直在阅读卷积神经网络，我了解到我们使用一组滤波器，通过将这些滤波器卷积到前一层的输出上，在每个卷积层中生成一组特征映射

1） 我们如何获得这些过滤器

2） 我们是否随机选择过滤器并进行“反复试验”

3） 我们如何为我们的项目找到完美的过滤器

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谢谢。

神经网络是使用反向传播算法训练的，您可以熟悉它。简单地说，它计算权重（在你的例子中是过滤值）相对于损失函数的导数，损失函数衡量网络的性能。反向传播算法对于卷积神经网络来说有点复杂，但它仍然是直观的。

1）你不能直接得到它，你可以通过展示一些例子（训练数据）让网络得到它

2） 我们会随机初始化过滤器，这样他们就可以学到有用的东西，并且每个过滤器都不同

3） 通过提供大量与项目相关的数据