神经网络 卷积神经网络,卷积神经网络训练太慢

深度学习为什么加入卷积神经网络之后程序运行速度反而变慢了

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络训练精度高,测试精度很低的原因

过拟合了，原因很多，解决方案也有很多写作猫。百度/谷歌搜索过拟合overfitting个人会优先尝试减小网络规模，比如层数、卷积滤波器个数、全连接层的单元数这些。

其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。

cnn 卷积神经网络 在1080 gpu 速度反而没有 940m 快 为什么

bp神经网络训练速度慢怎么调整

BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer)和输出层(outputlayer)。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

电池片高低电压搞错会造成明暗片吗？

以太阳能为代表的新能源在近些年得到了广泛的研究和应用，特别是光伏发电技术。

光伏太阳能的核心组件是光伏电池组件，除了电池材料自身存在的缺陷，生产时对电池片的多次加工也可能导致电池片的损坏，如过焊片、黑斑片、隐裂片等缺陷问题，加上安装和使用过程中的机械损伤，都会影响组件的转化效率和使用寿命。

在实际应用中，更会对光伏发电系统自身的安全构成威胁。因此，研究光伏组件的缺陷检测显得尤为重要。

目前电池组件缺陷检测的技术主要有[1]：红外成像技术、光致发光成像技术、（ELectrofluorescence，EL）成像。

EL成像是用于光伏组件缺陷检测的非接触式成像技术，根据硅材料的电致发光原理进行检测。

给晶体硅电池组件加上正向偏压，组件会发出一定波长的光，电荷耦合器件图像传感器（CCD）可以捕捉到这个波长范围的光并在电脑上成像。

但电池组件存在缺陷会减弱其发光强度，所以可以根据EL图像中电池发光强度的不同来判断电池组件是否存在缺陷。

在以往的研究中，2012年TSIADM等[2]提出了利用独立分量分析(ICA)基图像识别缺陷的监督学习方法，该方法在80个太阳电池单元的测试