本文探讨了卷积神经网络（CNN）如何通过全卷积结构提高图像分割精度，包括减小网络规模、使用Dropout、数据增强等方法。介绍了CNN在图像分类、图像分割中的应用，并在MATLAB环境中设计CNN模型。此外，文章还讨论了视觉机器学习的基本概念和入门路径，以及CNN的算法和特征提取。
全卷积神经网络可以通过什么提高图像分割精度
全卷积神经网络可以通过神经网络的模型提高图像分割精度。全卷积神经网络解决方案也有很多。
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能有Inception模块、残差块（residualblock）等复杂构筑。
在常见构筑中，卷积层和池化层为卷积神经网络特有。卷积层中的卷积核包含权重系数。全卷积神经网络而池化层不包含权重系数，因此在文献中，池化层可能不被认为是独立的层。
以LeNet-5为例，3类常见构筑在隐含层中的顺序通常为：输入-卷积层-池化层-全连接层-输出。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
如何在matlab中设计一个卷积神经网络实现图像分割
CNN神经网络给图像分类（Matlab）
你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。
在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。
而是在确定结构上调整参数，weightscale，learningrate，reg等。
你用CNN做图像分类，无非是把CNN当成学习特征的手段，你可以吧网络看成两部分，前面的卷积层学习图像基本-中等-高层特征，后面的全连接层对应普通的神经网络做
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