컨볼 루션 신경망에서의 필터 벡터와 그 레이어 기능

Question

이미지 인식을 위해 필자가 얻지 못했던 필터 벡터와 필터 레이어에 관한 것이있다. 많은 기사가 유사한 생각을 언급했다 : "... 첫 번째 레이어에서 원시 픽셀의 가장자리를 감지 한 다음 두 번째 레이어에서 간단한 모양을 감지하기 위해 가장자리를 사용하는"... 일부 기사는 "필터는 무작위로 초기화됩니다 훈련 도중 데이터에서 자동으로 학습했습니다. "

내 질문에 필터 값이 CNN (즉, 무작위로 배운 값)에 어떤 순서로 정렬되지 않은 경우 어떻게 CNN (항상?)을 알 수 있고 처음에는 가장자리를 학습하고 두 번째 레이어, 등? 고마워요!

Answer 1

내가 알고있는 임의의 값에서 필터 벡터를 학습하면 CNN이 항상 가장자리, 모양 등에서 이미지를 학습하는 것처럼 보입니까? CNN이 필터 벡터를 순서대로 내려 놓기 위해 자체 방식 (또는 패턴을 말할까요?)을 찾을 수있는 것처럼 보입니다. 내 추측에 따르면 '필터링 풀링'프로세스는 원본 이미지의 크기를 조정하므로 CNN은 이미지 특성을 계층 적 특성으로 배울 것입니다.