CNN

想训练一个模型,其实就是alex的模型,以前用部门内之前用的配置文件,老达不到alex那么高的水平。从新用配置文件,然后发现一个问题,怎么都不收敛。调了参数还是不行,好吧,请教了同事,他提示是否shuffle了。好吧,忘记了。

CNN,中包含卷积和pooling。卷积,通俗意义上说,就是把原来的全连接变成了局部的连接,而为了降低参数个数,又引入参数共享,即这些卷积核不管图像位置怎么变化,卷积核的参数是共享的,这样就大大减少了参数个数,同时也实现了某种意义上的局部连接的目的。而pooling就是down sampling吧,一般是通过平均或者max,把pooling核大小内的值降维用一个值表示。研究表明,pooling是完全可以用convolutional带步长来替代的。

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