FPGA设计卷积核模块时，卷积核内部参数是如何确定的？

Question

      最近要做毕设，看了不少论文，多部份论文中都是在MATLAB中进行卷积神经网络的训练，然后导出训练得出的的各个权重值然后在FPGA搭建神经网络，将权重导入FPGA中实现的。
      但是MATLAB中我们训练卷积神经网络中生存的卷积核基本都是随机生成的，那么卷积核内部的参数是怎么设定的？

      比如一个3*3的卷积核，内部设为{0 1 0；0 1 1；1 0 0}还是别的什么

看到主要是 王小雪. 基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现[D].北京理工大学,2016.这篇论文

 

Answer 1

都可以，你说的是初始化，神经网络训练时，卷积核的参数会向精度最高的地方变化。

例如，你的目的地是北京，初始化就是随机把你放在某个位置，训练的过程就是不断靠近北京的过程；

训练过程中，卷积核不断向精度最小的值靠近；你把他初始化设为{0 1 0；0 1 1；1 0 0}也是没问题·的·