Вектор фильтра и его функция слоя в сверточной нейронной сети

Question

Что касается распознавания изображений, то есть одна вещь, связанная с вектором фильтра и его функцией слоя, которую я не получил. Во многих статьях упоминалась похожая идея: "... обнаруживать края из необработанных пикселей на первом слое, а затем использовать края для обнаружения простых фигур на втором слое... ", а некоторые статьи писали: "фильтры инициализируются случайным образом и автоматически узнал из данных во время обучения. "

Мой вопрос заключается в том, что если значения фильтра не расположены в некотором порядке в CNN (т. Е. Значения из случайно изученных), как мы можем знать, что CNN (всегда?) Сначала изучает ребра, и он обнаруживает фигуры на втором уровне и т. Д..? Большое спасибо!

Answer 1

Если векторы фильтра извлекаются из произвольных значений, которые, как я знаю, они есть, как CNN, кажется, всегда изучает изображение по краям, формам и т. Д.? Похоже, что CNN может найти свой собственный способ (или, скажем, шаблон?), Чтобы упорядочить векторы фильтров в порядке. Я предполагаю, что процесс "фильтрации-объединения" изменяет размеры исходного изображения, поэтому CNN изучит особенности изображения в его иерархической природе.