Я видел несколько примеров учебников, таких как UFLDL covolutional net, где они используют функции, полученные путем неконтролируемого обучения, или some others, где ядра сконструированы вручную (с использованием детекторов Sobel и Gabor, различных настроек резкости/размытия и т. Д.). Как ни странно, я не могу найти общее руководство о том, как выбрать хорошее ядро для чего-то большего, чем игрушечную сеть. Например, если рассматривать глубокую сеть со многими уровнями сверточного объединения, те же самые ядра, используемые на каждом уровне, или каждый слой имеет собственное подмножество ядра? Если да, то где эти, появляются фильтры более глубокого слоя - должен ли я их изучать с помощью некоторого неконтролируемого алгоритма обучения по данным, переданным через первую пару сверточного и пула слоя?Откуда берутся фильтры/ядра для сверточной сети?
Я понимаю, что у этого вопроса нет единого ответа, я был бы рад простому общему подходу (некоторые статьи обзора были бы фантастическими).