计算多卷积核神经网络迭代次数---分类0，6

制作一个分类mnist0和6的网络，向这个网络分别加上1-8个卷积核，在网络迭代停止标准同样的前提下网络的迭代次数与卷积核的数量之间有什么关系？

网络的结构是

(mnist 0 ,mnist6)81-con(3*3)*n-(49*n)-2-(1,0) || (0,1)

将mnist的28*28的图片变成9*9的向这个网络上加n个3*3的卷积核，隐藏层节点数是49*n，让0向(1，0)收敛，让6向(0，1)收敛

(mnist 0 ,mnist6)81-30-2-(1,0) || (0,1)

另外制作了一个81*30*2的网络来分辨0和6用以比较卷积核对网络性能的影响。

网络迭代的停止标准是

网络的输出值-目标函数<δ,让δ分别等于0.5到1e-6的34个值。

每个δ收敛199次，统计平均值来比较迭代次数。一共收敛了9*34*199次。

得到的迭代次数表格

 

		1	2	3	4	5	6	7	8
δ	迭代次数n	迭代次数n	迭代次数n	迭代次数n	迭代次数n	迭代次数n	迭代次数n	迭代次数n	迭代次数n
0.5	8.6834171	17.653266	15.160804	14.020101	12.58794	14.140704	12.919598	10.718593	11.748744
0.4	215.15578	1768.7487	1121.4472	865.26131	733.18593	658.62312	585.07035	536.05025	478.55276
0.3	273.73367	1982.9045	1295.5377	1038.5176	890.37688	765.37688	702.85427	634.21106	587.14573
0.2	325.48241	2103.8141	1438.6935	1180.0653	986.23618	854.98492	767.59296	735.8191	660.33166
0.1	395.69347	2265.0452	1636.8593	1280.7387	1103.4271	975.64322	897.45729	830.28643	761.88442
0.01	724.24121	2886.7286	2070.7035	1728.4221	1445.1156	1306.7739	1228.6432	1155.2412	1089.1055
0.001	1678.2161	3658.6583	2828.0704	2433.8744	2222.2613	2105.4322	2000.8744	1900.6482	1850.8442
9.00E-04	1709.4623	3697.0804	2864.4724	2462.201	2298.7236	2144.9698	2022.9749	1980.8945	1976.3819
8.00E-04	1749.9397	3813.1558	2914.995	2493.407	2321.4573	2208.1256	2137.6683	2087.407	2057.4673
7.00E-04	1818.1005	3888.5678	2995.2312	2557.0754	2397.6683	2306.9648	2219.9899	2137.8894	2146.7236
6.00E-04	1904.0151	4011.5427	3039.0854	2645.4874	2477.8291	2394.4925	2326.9146	2293.1809	2332.1307
5.00E-04	2007.0251	4223.5377	3194.1156	2698.5025	2543.8291	2486.7387	2441.3266	2397.9497	2463.608
4.00E-04	2153.5729	4409.8945	3217.6583	2890.5477	2704.2312	2628.5477	2652.5678	2903.3518	2961.0151
3.00E-04	2502.191	4489.7638	3461.4372	3059.5578	2889.191	2861.2312	2994.4874	3386.3467	4177.5779
2.00E-04	3039.9598	5081.8342	3682.6683	3349.2864	3234.9548	3534.8342	4513.4673	7070.6533	10733.593
1.00E-04	4244.5025	5911.2362	4740.4221	4387.6533	4811.5628	9440.9045	16928.744	29130.492	40165.648
9.00E-05	4611.0151	6024.4271	4853.2211	4814.2714	6531.1106	11996.367	24860.623	34127.09	44416.598
8.00E-05	4979.8241	6175.6784	5145.1558	5058.3568	8094.7387	14235.196	29252.834	42216.266	50695.99
7.00E-05	5582.4171	6444.5327	5445.4121	5416.7286	9838.5779	20839.156	33675.377	47500.402	56677.281
6.00E-05	6007.1307	6834.995	5599.6482	6069.0302	14818.447	26168.302	42218.839	52767.608	61309.392
5.00E-05	6695.7688	7156.5377	6186.6734	8016.6985	19580.558	36232.206	52017.734	63016.286	71553.834
4.00E-05	7538.201	7593.9447	6916.3367	11556.417	26456.271	45551.045	62405.985	71692.221	79059.467
3.00E-05	9498.8945	8180.5377	9194.1558	16957.412	43914.382	61174.688	73819.412	81788.327	89809.337
2.00E-05	11646.196	10213.543	18739.111	33563.231	59589.688	73215.854	85464.01	92151.834	102103.93
1.00E-05	22574.196	19651.729	41896.678	68355.231	83610.965	94331.412	103681.38	113498.92	121118.23
9.00E-06	25538.779	20885.312	42996.055	70862.427	90802.211	99530.347	110135.51	114852.65	121828.87
8.00E-06	27916.98	24642.538	52387.503	79048.739	93258.754	102546.6	112194.92	118508.33	126289.47
7.00E-06	31637.462	27518.779	55199.593	79143.04	98227.915	106279.72	114924.83	121796.6	130141.88
6.00E-06	36115.844	30032.849	62003.724	84098.618	98744.518	111379.83	117613.08	125971.36	132041.94
5.00E-06	40017.714	35112.101	71847.538	96445.819	105003.18	116716	122757.41	132598.32	135345.2
4.00E-06	45506.95	47182.432	79798.08	100823.3	110091.35	122771.86	131234.58	137044.15	144725.52
3.00E-06	49939.482	54222.628	87546.779	109876.32	122024.68	130755.47	138650.12	143233.09	150943.39
2.00E-06	56831.613	74638.523	106144.71	125012.34	131271.88	138876.47	147972.34	154632.41	162821.36
1.00E-06	66473.603	106216.3	128344.68	143039.82	150997.4	158129.72	165428.17	171266.96	179712.57
ni+1/ni		1.5978718	1.2083333	1.1144975	1.0556319	1.0472347	1.0461548	1.035295	1.0493126
(i+1)**0.5/i**0.5		#DIV/0!	1.4142136	1.2247449	1.1547005	1.118034	1.0954451	1.0801234	1.069045

 

可以看到网络的迭代次数的比是与卷积核的数量的平方根的比相关的

 

i			1	2	3	4	5	6	7	8
a1	ni+1/ni		1.597872	1.208333	1.114497	1.055632	1.047235	1.04615478	1.035295041	1.049312565
a2	(i+1)**0.5/i**0.5		#DIV/0!	1.414214	1.224745	1.154701	1.118034	1.09544512	1.08012345	1.069044968
a2/a1				1.170384	1.098921	1.093848	1.067606	1.04711572	1.043300128	1.018805076

拟合卷积核的数量n与卷积核的平方根的比与迭代次数的比的比值

可以得到表达式

 

α=1.2352070255191652*x**-0.09098224276029905

0.961148410720695   ******  决定系数 r**2

由此可以得到一个递推公式

由这个递推公式和n2可以得到一个一般的表达式

 

比如计算n4

得到表格

	1	2	3	4	5	6	7	8
计算值			140635	149141.9	156281.948	163138.9386	170286.4882	178074.4
实测值	106216.3	128344.6834	143039.8	150997.4	158129.724	165428.1658	171266.9598	179712.6
误差			0.016812	0.012288	0.01168519	0.013838195	0.005724815	0.009115

 

然后比较不同卷积核网络的性能

首先比较平均准确率(199次收敛准确率的平均值)

		1	2	3	4	5	6	7	8
δ	平均准确率p-ave	平均准确率p-ave	平均准确率p-ave	平均准确率p-ave	平均准确率p-ave	平均准确率p-ave	平均准确率p-ave	平均准确率p-ave	平均准确率p-ave
0.5	0.5468026	0.5103847	0.5123346	0.5131488	0.5114504	0.5182932	0.5117849	0.5220867	0.5129958
0.4	0.9078701	0.6849651	0.7294289	0.7177529	0.7387401	0.7799342	0.7515078	0.7353615	0.6603088
0.3	0.9319508	0.8493811	0.8064886	0.7787882	0.7706826	0.809919	0.7931323	0.7657431	0.7061183
0.2	0.9390036	0.8842121	0.8430309	0.7916984	0.7769238	0.7988161	0.81162	0.7772298	0.7144987
0.1	0.9224502	0.9060291	0.8645705	0.8157428	0.7675996	0.7674544	0.7737086	0.7611769	0.7107208
0.01	0.9616348	0.8981129	0.8551296	0.7470402	0.6702034	0.739238	0.8318942	0.8050313	0.7327219
0.001	0.974291	0.8983358	0.8359185	0.797823	0.7839481	0.7290425	0.6929254	0.6490476	0.6299195
9.00E-04	0.9745503	0.8983099	0.843381	0.7896967	0.7741027	0.7383771	0.6959306	0.6793488	0.6586026
8.00E-04	0.9760075	0.9037966	0.8481857	0.7755159	0.7548734	0.7385638	0.7148721	0.7163864	0.6986532
7.00E-04	0.9789246	0.906444	0.8344509	0.7925022	0.7444602	0.7533903	0.7373996	0.7250572	0.7361057
6.00E-04	0.9826299	0.9007628	0.8285364	0.7849542	0.7467083	0.7486296	0.7515934	0.7666221	0.7686368
5.00E-04	0.9857855	0.9062495	0.8367612	0.7883795	0.7560558	0.7345292	0.7613558	0.7855454	0.7838859
4.00E-04	0.9842842	0.9164242	0.8273773	0.7892637	0.764374	0.7348015	0.7546842	0.7637595	0.7728555
3.00E-04	0.9814449	0.9094596	0.8283627	0.8011082	0.7834088	0.7493634	0.7363028	0.7583221	0.7865255
2.00E-04	0.9831588	0.9129652	0.8388641	0.82208	0.800001	0.7958471	0.7973588	0.8478071	0.8642334
1.00E-04	0.9788182	0.9342222	0.867695	0.843215	0.8458417	0.8801152	0.9154622	0.9382542	0.9563478
9.00E-05	0.9787949	0.9385317	0.8809216	0.8543362	0.8626362	0.8927481	0.9289248	0.9427556	0.9569831
8.00E-05	0.979845	0.9386069	0.8894861	0.8551867	0.8581089	0.9044889	0.943103	0.958474	0.9682235
7.00E-05	0.9795261	0.9438939	0.9014941	0.8454113	0.8881145	0.9219965	0.9412231	0.9675363	0.9759141
6.00E-05	0.9787768	0.9441739	0.902539	0.8598877	0.8886875	0.9295212	0.960971	0.9715528	0.975603
5.00E-05	0.9772391	0.9449336	0.9113239	0.8868724	0.9016989	0.944052	0.9662191	0.9797776	0.9796687
4.00E-05	0.9673704	0.9461394	0.921732	0.906138	0.9392836	0.9611395	0.9764301	0.9778666	0.9790568
3.00E-05	0.9658146	0.9385317	0.9248306	0.9210189	0.9573305	0.9703341	0.9780222	0.9785901	0.9785564
2.00E-05	0.9780637	0.9396	0.9291219	0.9434194	0.9694733	0.9725511	0.9756004	0.973526	0.9754785
1.00E-05	0.982954	0.9445499	0.9586503	0.9677516	0.970399	0.9678267	0.9699763	0.9727793	0.9740161
9.00E-06	0.9823265	0.9504385	0.9558033	0.9691906	0.9688276	0.9700074	0.9678501	0.9707334	0.9706608
8.00E-06	0.9823135	0.9505681	0.9611862	0.9679823	0.9661854	0.9667974	0.9692995	0.9716228	0.9698518
7.00E-06	0.9828321	0.9548543	0.9656953	0.9682157	0.9681664	0.9656746	0.9690325	0.9683765	0.9720792
6.00E-06	0.9822357	0.95334	0.9686669	0.9727508	0.9683324	0.9658172	0.9672537	0.9701604	0.9742028
5.00E-06	0.9832781	0.9545457	0.9724785	0.9710576	0.9704741	0.9692399	0.9706945	0.9684672	0.9729737
4.00E-06	0.9828866	0.9621534	0.968978	0.9689573	0.9693047	0.9698052	0.9703445	0.9716384	0.9751985
3.00E-06	0.984069	0.9664784	0.9743273	0.9665147	0.9666807	0.9707749	0.9702589	0.9715087	0.9719884
2.00E-06	0.9856118	0.9728311	0.9763679	0.9700645	0.9695018	0.9715554	0.9738139	0.9720455	0.9750922
1.00E-06	0.9874709	0.9776877	0.978227	0.9768061	0.9747966	0.9742936	0.9760905	0.9767568	0.9770784

实测表明不加卷积核的网络81*30*2的平均性能要好于加了卷积核的网络（1-8以内），卷积核数量为2的时候平均性能最优，n>4以后随着卷积核的数量的增加平均性能增加，平均性能曲线大致先增加，再减小，再增加

比较大小顺序81*30*2>2>9>8>1>7>6>5>4>3

也就是卷积核数量的增加对这个网络的平均性能没有任何正面价值。

 

比较最大性能

		1	2	3	4	5	6	7	8
δ	最大值p-max	最大值p-max	最大值p-max	最大值p-max	最大值p-max	最大值p-max	最大值p-max	最大值p-max	最大值p-max
0.5	0.9071207	0.8240454	0.7641899	0.7745098	0.8095975	0.7961816	0.8219814	0.8188854	0.9086687
0.4	0.9453044	0.9669763	0.9700722	0.9726522	0.9705882	0.9705882	0.9695562	0.9721362	0.9649123
0.3	0.9545924	0.9654283	0.9690402	0.9736842	0.9674923	0.9685243	0.9674923	0.9700722	0.9654283
0.2	0.9509804	0.9643963	0.9690402	0.9649123	0.9638803	0.9680083	0.9711042	0.9674923	0.9649123
0.1	0.9422085	0.9721362	0.9680083	0.9669763	0.9731682	0.9561404	0.9664603	0.9680083	0.9664603
0.01	0.9752322	0.9747162	0.9721362	0.9659443	0.9711042	0.9690402	0.9674923	0.9685243	0.9654283
0.001	0.9871001	0.9742002	0.9747162	0.9762642	0.9716202	0.9726522	0.9731682	0.9762642	0.9783282
9.00E-04	0.9876161	0.9726522	0.9767802	0.9798762	0.9783282	0.9721362	0.9747162	0.9757482	0.9772962
8.00E-04	0.9876161	0.9747162	0.9757482	0.9772962	0.9752322	0.9752322	0.9736842	0.9752322	0.9757482
7.00E-04	0.9876161	0.9762642	0.9793602	0.9752322	0.9757482	0.9752322	0.9742002	0.9767802	0.9752322
6.00E-04	0.9881321	0.9762642	0.9778122	0.9767802	0.9778122	0.9736842	0.9752322	0.9767802	0.9778122
5.00E-04	0.9876161	0.9752322	0.9752322	0.9757482	0.9762642	0.9757482	0.9767802	0.9762642	0.9767802
4.00E-04	0.9881321	0.9772962	0.9736842	0.9736842	0.9788442	0.9747162	0.9747162	0.9783282	0.9767802
3.00E-04	0.9876161	0.9762642	0.9752322	0.9747162	0.9747162	0.9814241	0.9752322	0.9793602	0.9834881
2.00E-04	0.9855521	0.9798762	0.9747162	0.9757482	0.9814241	0.9829721	0.9850361	0.9845201	0.9860681
1.00E-04	0.9860681	0.9798762	0.9798762	0.9809082	0.9855521	0.9865841	0.9865841	0.9871001	0.9876161
9.00E-05	0.9860681	0.9788442	0.9814241	0.9840041	0.9855521	0.9865841	0.9876161	0.9876161	0.9871001
8.00E-05	0.9860681	0.9798762	0.9809082	0.9829721	0.9855521	0.9871001	0.9876161	0.9876161	0.9871001
7.00E-05	0.9860681	0.9819401	0.9834881	0.9840041	0.9871001	0.9865841	0.9871001	0.9871001	0.9871001
6.00E-05	0.9860681	0.9809082	0.9819401	0.9840041	0.9876161	0.9871001	0.9876161	0.9871001	0.9876161
5.00E-05	0.9860681	0.9824561	0.9829721	0.9860681	0.9865841	0.9881321	0.9881321	0.9876161	0.9881321
4.00E-05	0.9860681	0.9824561	0.9840041	0.9876161	0.9881321	0.9886481	0.9876161	0.9881321	0.9881321
3.00E-05	0.9860681	0.9819401	0.9865841	0.9871001	0.9881321	0.9881321	0.9876161	0.9876161	0.9876161
2.00E-05	0.9855521	0.9829721	0.9871001	0.9871001	0.9876161	0.9891641	0.9886481	0.9876161	0.9876161
1.00E-05	0.9871001	0.9865841	0.9891641	0.9881321	0.9886481	0.9881321	0.9886481	0.9881321	0.9881321
9.00E-06	0.9876161	0.9865841	0.9881321	0.9881321	0.9886481	0.9886481	0.9881321	0.9881321	0.9876161
8.00E-06	0.9871001	0.9871001	0.9891641	0.9886481	0.9886481	0.9891641	0.9886481	0.9881321	0.9881321
7.00E-06	0.9876161	0.9876161	0.9886481	0.9896801	0.9886481	0.9881321	0.9881321	0.9886481	0.9886481
6.00E-06	0.9876161	0.9865841	0.9891641	0.9891641	0.9891641	0.9886481	0.9886481	0.9881321	0.9881321
5.00E-06	0.9876161	0.9876161	0.9891641	0.9896801	0.9886481	0.9881321	0.9886481	0.9881321	0.9886481
4.00E-06	0.9876161	0.9891641	0.9891641	0.9891641	0.9886481	0.9881321	0.9886481	0.9881321	0.9891641
3.00E-06	0.9886481	0.9886481	0.9896801	0.9891641	0.9886481	0.9891641	0.9886481	0.9891641	0.9886481
2.00E-06	0.9896801	0.9886481	0.9896801	0.9891641	0.9896801	0.9891641	0.9896801	0.9891641	0.9891641
1.00E-06	0.9901961	0.9891641	0.9901961	0.9891641	0.9891641	0.9881321	0.9886481	0.9901961	0.9896801
		1	2	3	4	5	6	7	8

 

观察当δ=1e-6时的最大性能曲线也可以看到一个随着卷积核的数量先增加在减小再增加的曲线。81*30*2的最大性能与2，7个卷积的网络是相同的，

比较大小顺序

81*30*2=2=7>8>1=3=4>6>5

加卷积核对这个网络的最大性能没有任何提升。

最后比较收敛时间

 

		1	2	3	4	5	6	7	8
δ	耗时 min/199	耗时 min/199	耗时 min/199	耗时 min/199	耗时 min/199	耗时 min/199	耗时 min/199	耗时 min/199	耗时 min/199
0.5	0.0594833	0.1027667	0.1791667	0.29335	0.4006833	0.4582167	0.5820667	0.6513	0.7267833
0.4	0.0688167	0.41515	0.5556667	0.74085	0.92655	1.0027833	1.2061667	1.2889833	1.3681833
0.3	0.0735	0.4524167	0.63485	0.8304667	1.0459167	1.0932833	1.3382	1.40825	1.5167833
0.2	0.0761167	0.4743333	0.6875167	0.9075333	1.1331667	1.1777333	1.4141833	1.5341167	1.6148833
0.1	0.08055	0.5015667	0.77695	0.9595167	1.2171833	1.2770833	1.6452	1.6549667	1.7564167
0.01	0.1003667	0.6139167	0.9535667	1.1939	1.4581333	1.56075	2.0986167	2.0537167	2.2004
0.001	0.1605667	0.75275	1.20525	1.5650167	2.0471	2.2436333	2.8341167	2.97565	3.25065
9.00E-04	0.15695	0.7572833	1.2236333	1.58225	2.1044167	2.2771167	2.9567333	3.07425	3.4253
8.00E-04	0.1608167	0.7789	1.2470833	1.5955833	2.1230667	2.3317333	2.9087167	3.2097833	3.5347167
7.00E-04	0.1657833	0.7934333	1.2719833	1.631	2.1694333	2.4120167	2.9677167	3.2728667	3.66385
6.00E-04	0.1697333	0.8130333	1.2714	1.68955	-0.572617	2.4884667	-0.701683	3.5267	3.9177167
5.00E-04	0.1767333	0.8515167	1.3381	1.7075333	2.2644833	2.5652	3.1778833	3.63125	4.11165
4.00E-04	0.1848167	0.8808	1.34375	1.8164667	2.39655	2.6835667	3.3839667	4.2241333	4.7730333
3.00E-04	0.2057	0.8989667	1.4334667	1.8969167	2.5072833	2.8873333	3.6362167	4.82035	5.3264167
2.00E-04	0.2372333	1.0038	1.5188	2.0594667	2.7646333	3.46175	5.24425	9.4351167	15.471217
1.00E-04	0.3082333	1.1541667	1.8969667	2.6597167	3.912	8.5081833	18.0385	36.29005	55.795917
9.00E-05	0.3294667	1.1660167	1.9362667	2.9314667	5.1728	10.6919	25.328483	41.195733	62.1303
8.00E-05	0.3506	1.1933833	2.0559	2.8837167	6.3216333	12.607617	30.615267	51.981083	69.67725
7.00E-05	0.39045	1.2453333	2.1631667	3.0356667	7.5124333	18.312117	34.16835	58.40215	77.737767
6.00E-05	0.41445	1.3131833	2.2123833	3.3429833	10.831017	23.456867	44.126533	64.850117	82.113017
5.00E-05	0.4533333	1.37165	2.4492	4.3357167	14.206083	31.636	54.42735	77.797417	95.811033
4.00E-05	0.507	1.447	2.71425	6.136	16.415617	38.293233	63.737833	88.9993	107.29325
3.00E-05	0.6197667	1.5405833	3.5367	7.7457167	30.983683	52.6039	73.260917	99.482233	119.26095
2.00E-05	0.7452667	1.903	7.0024833	17.802833	41.651883	61.47815	87.924333	112.97233	135.2249
1.00E-05	1.3909333	3.5972	11.67965	35.660583	59.160183	80.514817	106.55292	138.4477	162.41922
9.00E-06	1.5650667	3.8120667	15.851933	35.7808	61.68055	83.219283	114.26483	138.03458	165.40118
8.00E-06	1.7059833	4.4442167	18.6956	39.130267	63.832933	88.433933	115.81005	140.16613	171.9343
7.00E-06	1.9292	4.94315	18.987817	41.772417	64.9443	88.162567	118.66493	145.78023	177.7956
6.00E-06	2.1891167	5.3995167	18.9547	42.29215	68.522017	98.038633	120.93347	150.18782	181.02908
5.00E-06	2.4219333	6.3022667	24.781483	48.674917	72.252467	93.51065	125.40655	157.26028	185.7214
4.00E-06	2.7479667	8.4284833	27.185667	52.3063	76.41675	103.17003	135.91942	163.0033	198.2081
3.00E-06	3.0063167	9.8170167	31.028683	54.9185	79.566067	110.10823	141.78647	170.37593	205.73457
2.00E-06	3.4132167	13.364617	34.890433	63.395017	88.89515	122.34317	152.8279	182.82148	225.41838
1.00E-06	3.9796667	18.89445	43.154467	73.800733	100.83365	137.28115	169.53163	203.66297	245.47283
和	30.545133	101.42793	286.81893	559.0749	897.0972	1292.2911	1768.0181	2268.4723	2780.8371

 

当δ=1e-6的

				1	2	3	4	5	6	7	8
耗时	t	1.00E-06	3.979667	18.89445	43.15447	73.80073	100.83365	137.28115	169.5316333	203.663	245.4728
迭代次数	n	1.00E-06	66473.6	106216.2965	128344.7	143039.8	150997.402	158129.7236	165428.1658	171267	179712.6
	t/n			0.000177887	0.000336	0.000516	0.00066778	0.000868155	0.001024805	0.001189	0.001366
	(ti+1/ni+1)/(ti/ni)			#DIV/0!	1.890187	1.534461	1.29429211	1.300053975	1.180439939	1.160372	1.148647
	(i+1)/i				2	1.5	1.33333333	1.25	1.2	1.166667	1.142857

可以得到关系

单次迭代的耗时与卷积核数量成正比

 

由这个递推关系可得到表达式

得到表格

	1	2	3	4	5	6	7	8
计算值			70.92307	100.284224	131.3565527	164.5439066	200.3785	239.4774
实测值	13.36461667	34.89043	63.39502	88.89515	122.3431667	152.8279	182.8215	225.4184
误差			0.118748	0.12811806	0.073672983	0.076661438	0.096034	0.062368

时间随着卷积核数量的增加快速增加，排序

8>7>6>5>4>3>2>1>81*30*2

比较δ=1e-6的耗时，8个卷积核的网络要比81*30*2的网络慢了60倍，但无论最大性能还是平均性能并没有因为多花了60倍的时间而有任何提升。

 

综合上面的几个表格（8个卷积核以内）

1. 卷积核的迭代次数与卷积核的平方根的比值成正比，卷积核越多迭代次数也越多

2. 比较平均性能和最大性能

平均性能：81*30*2>2>9>8>1>7>6>5>4>3

最大性能：81*30*2=2=7>8>1=3=4>6>5

 

 从数据看加卷积核对这个网络的性能的提升几乎没有任何正面价值，因为无论加几个卷积核原始的81*30*2的平均性能和最大性能都是最好的。也侧面表明了卷积核的数量应该是有上限的。

在前面二分类0，1的实验中也出现了同样的现象，原始网络要优于加卷积核的网络。但是在二分类0，5的实验中加卷积核的网络要明显强于未加卷积核的网络，这几次实验做对比可以得出假设，卷积核加强了网络的局部分辨能力，但却同时弱化了网络的整体把握能力。

《到底应该加几个卷积核?》二分类0，1

《卷积核的数量是不是越多越好？-分类0，5》

3.比较耗时

   比较δ=1e-6的耗时

81*30*2	1	2	3	4	5	6	7	8
1	4.7477469	10.843739	18.544451	25.33721	34.49564	42.599456	51.175886	61.681757

卷积核越多耗时也越多。