cnn提取特征卷积核个数一般从大到小还是从小到大？特征有1292维度

CNN 中卷积核个数的选择需要根据具体的任务需求和模型设计来确定。一般来说，卷积核个数的选择不是一定要从大到小或者从小到大，而是需要考虑以下几个因素：

1. 计算资源：卷积核的个数越多，计算量就越大，需要更多的计算资源。

2. 特征维度：特征维度越高，卷积核的个数可能需要更多，以提取更丰富的特征。

3. 模型深度：模型深度越深，卷积核的个数可能需要更多，以提高模型的表达能力。

4. 过拟合：如果卷积核的个数过多，可能会导致模型过拟合的问题。

综合考虑以上因素，一般来说，在特征维度较高的情况下，可以适当增加卷积核的个数，但不应该过多；同时，还需要根据具体的任务需求和模型设计来确定卷积核的个数。对于给定的特征维度为1292的数据，可以先尝试选择一些较小的卷积核个数，例如[16, 32, 64, 128]等，然后根据实际效果来进行调整。