如何训练cnn卷积神经网络

卷积神经网络具体怎样训练一般设置固定核心。 例如，如果您的图像是29*29，则使用5*5核心。 这些都是经验。 当然，也可以使用更大的。 所以内核具体值就是内核初始化时需要训练的，如果输入早于0-1，内核值也可以在0-1之间初始化，不会有太大误差。 “神经网络之家”专门研究神经网络

【综述】一文读懂卷积神经网络(CNN)

让我们深入探究卷积神经网络（CNN）的秘密，一一揭秘其核心概念和设计策略。

1.权值共享：CNN通过共享权值智能地减少参数，假设图像特征空间不变，保证计算效率和模型泛化能力。
2.分辨率和下采样：输入图像的大小，例如B.来自ImageNet的224x224x3，经过精心设计，通过max-pooling或者步为2的卷积层进行下采样，不仅减少了计算量，而且扩大了感受野。
3.网络深度和宽度（DepthandWidth）：深度影响表现力，而宽度则平衡计算负载。 前期通过堆叠卷积层积累特征，后期通过模块化设计增加复杂度。 参数调整是关键。
4.部感受野和池化（LocalReceptiveFieldandPooling）：卷积层通过部感受野提取图像特征，而max-pooling等池化则在保留特征的同时降低了分辨率。
5.参数和FLOPs：参数的数量决定了模型的内存需求，计算的大小影响实时性能。 优化这两个指标是设计深度学习模型时的重要考虑因素。
**卷积结构类型：**
-标准卷积（卷积）：基本架构，每层的计算范围明确。
-深度卷积：使用单通道卷积减少计算量，这在MobileNetV1中很常。
-GroupConvolution：提高内存效率并进行跨组计算。
-扩展卷积：扩大感受野，常用于语义分。
**扩展和优化策略：**
-FullyConnectedLayers：用于分类任务，有时与全平均池化结合以减少计算量。
-ResidualConnections：ResNet的关键，它通过跨层连接解决深层网络的挑战。
-DenseConnections：DenseNet的一项功能。 信息在层与层之间直接传输，减少冗余计算。
**设计原则及调整：**
-**分层结构设计**：CONV-RELU-POOL-FC是一个基本模板，可以灵活构建适应任务要求。
-**过滤器选择**：小过滤器（例如3x3）效率更高并且参数更少。
-**大小管理**：输入层和卷积层的大小应该易于处理，例如例如224x224，并且大小应通过零填充来维。
从LeNet-5到ResNet和DenseNet，每个CNN架构的背后都是面向任务的定策略，可在特定场景中展现出出色的性能。 了解这些核心概念将帮助您为实际应用创建高效、准确的图像处理模型。