1.增加网络的深度能够提高准确率; 2.增加特征面数也能提高准确率; 3.增加一个卷积层比增加一个全连接层更能获得一个更高的准确率; 4.采用较小的卷积核代替较大的卷积核,同时增加网络深度来增加复杂度,试验表明网络深度比卷积核大小更为重要; 5.试验表明,更小的卷积核且更深的CNN结构能够获得更优的性能; 6...
使用卷积层代替之前的MLP中的线性层,并用平均池化层预测。 当研究增加训练集大小的时候,需要确定数据集对性能提升的平衡点。 数据的质量要比数据大小更重要。 如果你不能增加输入图像的大小,在随后的层上减少步幅(stride),这样做有同样的效果。 如果你的网络有复杂和高度优化的架构,像是 GoogLeNet,那修改一定要谨慎。
卷积神经网络开始显现威力。 3.使用卷积神经网络 — 两个卷积层 我们接着插入第二个卷积-混合层,把它插入在之前的卷积-混合层和全连接层之间,同样的5*5的局部感受野,2*2的池化层。这一次,我们拥有了99.06%的准确率。 4.使用卷积神经网络 — 两个卷积层+线性修正单元(ReLU)+正则化 上面我们使用的Sigmod激活函...
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。 全卷积神经网络隐含层:全卷积神经网络卷积神经网络的隐含层包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑,在一些更为现代的算法中可...