卷积神经网络实践技巧：参数初始化、超参数设定、过拟合

bai666ai 2023-01-13 00:36:34

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【卷积神经网络中涉及的训练参数与超参数概念理解】文前白话网络超参数1. 输入图像大小2. 卷积层超参数卷积核尺寸、卷积核数量、卷积的步长3. 池化层超参数池化核尺寸、池化步长、池化方式4. 网络训练、优化超参数Epoch、Batch、Batch_size、Iteration（迭代）、学习率 Ir5.神经网络优化的改善方法reference 文前白话在深度学习领域，参数（parameter）和超参数（hyperparameter）是两个相似但本质不同的概念。超参数是用来确定模型的一些参数，一般是根据经验和验

引言：《解析卷积神经网络》是 @魏秀参博士撰写的深度学习实践手册，主要以卷积神经网络为主体，可以在魏博士个人主页获取电子版，解析卷积神经网络——深度学习实践手册。之前和学弟约定好，《解析卷积神经网络》作为暑假需要看的资料之一，近日花费数小时阅读了一番，基本涵盖了卷积神经网络的基础概念、实践操作等，内容也不多，平时看看复习一下也不错，这篇文章的目的是为个人复习所用，同时也便于之后在这个基础上丰富卷...

接触机器学习的时间还比较短，对于训练的结果往往无法解释，不知道为什么好，也不知道为什么不好。所以罗列了一下卷积神经网络中设置的参数，希望能有所帮助。一、训练集选择训练集（Training Set）：训练模型，简单的说就是通过训练集的数据来确定拟合曲线的参数。测试集（Test Set）：测试已经训练好的模型的精确度。测试集和训练集的划分方法有留出法、交叉验证法和自助法，具体可以参考...

文为转载，干货，点赞请转到原文。 https://yq.aliyun.com/articles/610509 卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？然后图2...

海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。

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