- 卷積神經網絡(CNN)的參數優化方法

拓展訓練集數據的一個簡單方法是將每個訓練圖像由一個像素來代替，無論是上一個像素，下一個像素，或者左右的像素。其他的方法也有改變亮度，改變分辨率，圖片旋轉，扭曲，位移等。

我們把50，000幅圖像人為拓展到250,000幅圖像。使用第4節一樣的網絡，因為我們是在訓練5倍的數據，所以減少了過擬合的風險。
>>> expanded_training_data, _, _ = network3.load_data_shared(
"../data/mnist_expanded.pkl.gz")
>>> net = Network([
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28),
filter_shape=(20, 1, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12),
filter_shape=(40, 20, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),
SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)
>>> net.SGD(expanded_training_data, 60, mini_batch_size, 0.03,
validation_data, test_data, lmbda=0.1)

這次的到了99.37的訓練正確率。

6.使用卷積神經網絡 — 兩個卷基層+線性修正單元(ReLU)+正則化+拓展數據集+繼續插入額外的全連接層

繼續上面的網絡，我們拓展全連接層的規模，300個隱藏神經元和1000個神經元的額精度分別是99.46%和99.43%.
我們插入一個額外的全連接層
>>> net = Network([
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28),
filter_shape=(20, 1, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12),
filter_shape=(40, 20, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),
FullyConnectedLayer(n_in=100, n_out=100, activation_fn=ReLU),
SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)
>>> net.SGD(expanded_training_data, 60, mini_batch_size, 0.03,
validation_data, test_data, lmbda=0.1)

這次取得了99.43%的精度。拓展后的網絡并沒有幫助太多。

7.使用卷積神經網絡 — 兩個卷基層+線性修正單元(ReLU)+拓展數據集+繼續插入額外的全連接層+棄權技術

棄權的基本思想就是在訓練網絡時隨機的移除單獨的激活值，使得模型對單獨的依據丟失更為強勁，因此不太依賴于訓練數據的特質。我們嘗試應用棄權技術到最終的全連接層(不是在卷基層)。這里，減少了迭代期的數量為40個，全連接層使用1000個隱藏神經元，因為棄權技術會丟棄一些神經元。Dropout是一種非常有效有提高泛化能力，降低過擬合的方法！

>>> net = Network([
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28),
filter_shape=(20, 1, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12),
filter_shape=(40, 20, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
FullyConnectedLayer(
n_in=40*4*4, n_out=1000, activation_fn=ReLU, p_dropout=0.5),
FullyConnectedLayer(
n_in=1000, n_out=1000, activation_fn=ReLU, p_dropout=0.5),
SoftmaxLayer(n_in=1000, n_out=10, p_dropout=0.5)],
mini_batch_size)
>>> net.SGD(expanded_training_data, 40, mini_batch_size, 0.03,
validation_data, test_data)

使用棄權技術，的到了99.60%的準確率。

8.使用卷積神經網絡 — 兩個卷基層+線性修正單元(ReLU)+正則化+拓展數據集+繼續插入額外的全連接層+棄權技術+組合網絡

組合網絡類似于隨機森林或者adaboost的集成方法，創建幾個神經網絡，讓他們投票來決定最好的分類。我們訓練了5個不同的神經網絡，每個都大到了99.60%的準去率，用這5個網絡來進行投票表決一個圖像的分類。
采用這個方法，達到了99.67%的準確率。

總結

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2023-08-21 16:50:11

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卷積神經網絡算法流程卷積神經網絡模型工作流程

卷積神經網絡算法流程卷積神經網絡模型工作流程? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應用于目標跟蹤、圖像識別和語音識別等領域的深度學習模型

2023-08-21 16:50:19

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常見的卷積神經網絡模型典型的卷積神經網絡模型

常見的卷積神經網絡模型典型的卷積神經網絡模型卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學習中最流行的模型之一，其結構靈活，處理圖像、音頻、自然語言

2023-08-21 17:11:41

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cnn卷積神經網絡模型卷積神經網絡預測模型生成卷積神經網絡模型

cnn卷積神經網絡模型卷積神經網絡預測模型生成卷積神經網絡模型? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習神經網絡，最初被廣泛應用于計算機

2023-08-21 17:11:47

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卷積神經網絡一共有幾層卷積神經網絡模型三層

的神經網絡，經過多層卷積、池化、非線性變換等復雜計算處理，可以從圖像、音頻、文本等數據中提取有用的特征。下文將詳細介紹卷積神經網絡的結構和原理。 CNN 的層級結構卷積神經網絡一共有三層，分別是輸入層、隱藏層和輸出層。隱藏層包括卷積層、池化層和全連接層。其中，隱藏

2023-08-21 17:11:53

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卷積神經網絡模型的優缺點

卷積神經網絡模型的優缺點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進行學習的深度學習模型。它在計算機視覺、語音識別

2023-08-21 17:15:19

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卷積神經網絡主要包括哪些卷積神經網絡組成部分

卷積神經網絡主要包括哪些卷積神經網絡組成部分卷積神經網絡（CNN）是一類廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理等領域的人工神經網絡。它具有良好的空間特征學習能力，能夠處理具有二維或三維形狀的輸入數據

2023-08-21 17:15:22

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cnn卷積神經網絡原理 cnn卷積神經網絡的特點是什么

cnn卷積神經網絡原理 cnn卷積神經網絡的特點是什么? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種特殊的神經網絡結構，主要應用于圖像處理和計算機視覺領域

2023-08-21 17:15:25

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cnn卷積神經網絡算法 cnn卷積神經網絡模型

cnn卷積神經網絡算法 cnn卷積神經網絡模型卷積神經網絡(CNN)是一種特殊的神經網絡，具有很強的圖像識別和數據分類能力。它通過學習權重和過濾器，自動提取圖像和其他類型數據的特征。在過去的幾年

2023-08-21 17:15:57

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cnn卷積神經網絡matlab代碼

cnn卷積神經網絡matlab代碼? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學習中一種常用的神經網絡結構，它是通過卷積層、池化層和全連接層等組合而成

2023-08-21 17:15:59

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cnn卷積神經網絡簡介 cnn卷積神經網絡代碼

cnn卷積神經網絡簡介 cnn卷積神經網絡代碼卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是目前深度學習領域中應用廣泛的一種神經網絡模型。CNN的出現

2023-08-21 17:16:13

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什么是卷積神經網絡？為什么需要卷積神經網絡？

卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于處理具有類似網格結構的數據的神經網絡。它廣泛用于圖像和視頻識別、文本分類等領域。CNN可以自動從訓練數據中學習出合適的特征，并以此對新輸入的數據進行分類或回歸等操作。

2023-08-22 18:20:37

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什么是卷積神經網絡？如何MATLAB實現CNN？

卷積神經網絡（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數據中學習的深度學習網絡架構。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很好地對音頻、時間序列和信號數據進行分類。

2023-10-12 12:41:49

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卷積神經網絡通俗理解

卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(Feedforward Neural Networks)，是深度

2023-11-26 16:26:01

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卷積神經網絡的優點

卷積神經網絡的優點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經網絡模型，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域有著廣泛的應用。相比

2023-12-07 15:37:25

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- 卷積神經網絡(CNN)的參數優化方法

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