十五、卷积神经网络（2）：卷积神经网络的结构

最新推荐文章于 2025-06-04 10:37:59 发布
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分类专栏： 神经网络与深度学习_读书笔记_完结 文章标签： 卷积神经网络 神经网络 深度学习
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本文深入探讨卷积神经网络的结构，包括数据增强、输入层、卷积层、全连接层、Dropout及输出层。讨论了激活函数的选择、组合网络的应用、GPU加速训练以及权重初始化对性能的影响。

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本篇博客主要内容参考图书《神经网络与深度学习》，李航博士的《统计学习方法》National Taiwan University (NTU)李宏毅老师的《Machine Learning》的课程，在下文中如果不正确的地方请积极指出。
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1. 卷积神经网络的结构

  一个在实际使用中具有较好的效果的卷积神经网络的结构应该是如下所描述的。


图1. 卷积神经网络的结构

（1）数据增强（拓展训练数据）：这部分作用主要是防止模型过拟合。当然当训练数据足够多的时候可以不使用这一部，因为数据量已经足够了。
（2）输入层：这部分卷积形式所对应的输入层，从图1 中左侧第一个正方形（28×28）所代表的部分，注意这里不是全连接神经网络那种的将图片展开成向量的形式，而是任然保留原有图片的形式。
（3）卷积层：在这里我们将卷积与池化放在一起看作是一个整体，即卷积层。在实际的卷积神经网络中不仅仅有着之前介绍的一个卷积

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