卷积神经网络的调参技巧3

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#神经网络 #深度学习

本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)的调参技巧，包括数据增强、归一化、图像及色彩变换等方法，同时探讨了如何通过增加数据集、网络层次、迭代次数以及使用正则化、预训练模型等方式提升模型性能。文章还提到了利用可视化工具检查模型训练过程中的损失、梯度、准确率和学习率。

卷积神经网络的调参技巧3

1.数据增强
1.归一化
2.图像变换：翻转，拉升，剪裁，变形
3.色彩变换：对比度，亮度
4.多尺度裁剪

更多的调参技巧
1.拿到更多的数据集
2.给神经网络添加层次
3.紧跟最新的进展，使用新的方法
4.增大训练的迭代次数
5.尝试正则化||w||^2
6.使用更多的GPU来加速训练
7.在标准的数据集上训练
8.在小的数据集上过拟合
9.数据集的分布
10.使用预调整好的稳定的模型
11.Fine-tuning ：预训练好的网络结构上进行微调

可视化工具来检查中间状态
1.损失
2.梯度
3.准确率
4.学习率

bingbing0607
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