卷积神经网络的关键技术,卷积神经网络参数优化

影响深度卷积神经网络算法的关键参数是().

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参数调整流程:1.计算loss--loss是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关2.根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的bp算法,参考微积分链式求导法则.结束..可以追问的~~。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

卷积神经网络训练的参数是什么

影响深度卷积神经网络算法的关键参数是().

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卷积核个数filters卷积核尺寸kernel_size步长striders填充方式padding卷积核激活方式activation卷积核权重参数初始分布卷积核偏置参数初始分布池化尺寸池化步长池化方式优化算法目标函数batch大小正则化数据预处理等能影响的参数太多。

如何更好的理解分析深度卷积神经网络

作者：杨延生链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的新的结构和新的方法。

新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。

关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。

新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout,BN等）