神经网络训练数据集大小,神经网络输入图片大小

卷积神经网络 测试图像和 训练图像 大小要一样吗

这取决于你的卷积神经网络中是否存在全连接层，因为不同于全连接层，卷积神经网络中的参数是卷积核的权重，与输入大小无关。

如果是全卷积网络，那么对于输入的图像分辨率要求不高，可以大小随意，不过多少应该会有影响。不过如果其中含有全连接层就需要保证输入图像大小一致，可以通过线性插值的方式进行放缩。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络训练时为什么用224*224的图像块

已经过了两年了文案狗。。。。

感觉你现在应该明白了，所以我只是说一下我自己的理解就当作是一种探讨和交流把，其实图片的尺寸对于卷积conv和池化pool来说是没有要求的，但是在早期，我们没有空间金字塔池化之前（spp）我们采取的神经网路的做法是n个卷积和x个池化最后跟着全连接，由于全连接是固定大小的也就是说全连接的参数是一定的，这就需要确保前面的size或者所到全连接之前的feature map的大小是需要固定的，从最底层向上一直推导到input层，那么图片的大小也就是一定的了，不是说一定要用这个size的，其实你只要将最后的全连接改了，什么size都可以了。

神经网络训练过程中图片像素对训练结果有什么影响，由于GPU内存太小，将224*224改成了120*120

有影响 像素越高相对需要的网络结构更复杂 优化技术更好 训练时间更长 超