keras Convolution2D生成的过滤器

Question

我对keras中的函数'Convolution2D'有疑问。

model.add(Convolution2D(
    nb_filter=32,
    nb_row=5,
    nb_col=5,
    border_mode='same',
    input_shape=(1,28,28),
))

这样，将使用32个5 * 5滤波器对输入进行卷积。但是仅指定了过滤器的大小，这些过滤器是什么样的？它们每个都是相同还是随机数？

Answer 1

从documentation的glorot_uniform：

它从[-limit, limit]内的均匀分布中抽取样本，其中极限为sqrt(6 / (fan_in + fan_out))，其中fan_in是重量张量中的输入单位数，fan_out是重量张量中的输出单位数

请注意，过滤器会在训练图层时更改。它经过优化，可以识别有助于模型进行正确分类的功能。我找到了一个很好的解释here。