13、高级深度学习：CNN架构、参数调优及实战应用

高级深度学习：CNN架构、参数调优及实战应用

1. CNN架构与超参数

卷积神经网络（CNNs）由于包含多层神经元和不同参数，很容易变得非常复杂。数据科学家通常采用一些常见的做法来更好地调整超参数，从而节省大量时间。由于模型复杂且需要大量数据进行训练，通常这会花费很多时间，并且需要像GPU这样的专业昂贵硬件。

首先，我们需要确定神经网络的架构，这包括层数、层的类型以及每层中的神经元数量。早期我们看到过一个非常简单的网络，包含一个卷积层、一个池化层和一个全连接层。然而，当我们需要将数百万张图像分类到数千个类别中时，这种简单的网络就无法满足需求了。

为了比较不同的深度网络架构，我们需要一个标准的图像数据集，ImageNet就满足了这一需求。它是一个标准化的图像数据集，包含1400万张训练图像，这些图像被手动标注到大约2万个类别中。此外，还有数千个单独的验证和测试数据集，用于评估图像分类模型。

有了ImageNet，全球的数据科学家可以提出创新的深度网络架构，并在一个通用的标准数据集上进行评估。每年还会举办ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC），来自世界各地大学和公司的计算机视觉和人工智能科学家会在ImageNet上展开竞争。

一些流行的CNN架构包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception等。通常建议从这些经过验证的架构中选择一个，并根据自己的需求进行微调。幸运的是，Keras包含了大多数这些流行的架构，并且还提供了在ImageNet上预训练的模型。

在调整超参数时，除了架构，我们还可以考虑调整损失函数和优化器的类型。对于分类问题，交叉熵或对数损失是常用的损失函数，根据问题是二分类还是多分类，交