积神经网络(CNN)的参数优化方法

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该博客围绕卷积神经网络(CNN)展开，重点介绍其优化方法。卷积神经网络是重要的人工智能技术，优化方法能提升其性能和效率，在图像识别等领域有重要应用。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition（8）-lecture6学习率更新、超参数调优
zhili8866的博客
12-01 6988
本节主要讲了神经网络学习率退火和超参数调优等问题 学习率更新学习率衰减　　训练深度网络时，让学习率随着时间退火通常很有帮助。如果学习率很高，系统的动能就过大，参数向量就会无规律地跳动，不能够稳定到损失函数更深更窄的部分去。　　何时开始衰减学习率是有技巧的：缓慢减小它，可能很长时间内只能是浪费计算资源地看着它混沌地跳动，实际进展很少。而如果快速地减小它，系统可能过快地失去能量，不能到达原本可以到达的最
cnn 参数调优
rowangame的博客
11-25 2692
学习率决定了参数在每次迭代中的更新幅度。过大的学习率可能导致震荡或发散，而过小的学习率可能导致训练过慢。通常需要通过尝试不同的学习率来找到最佳值。
CNN原理+超参数优化
weixin_30235225的博客
05-01 1067
原理 参考：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html 卷积层： 作用：特征提取，减小参数 池化层： 作用：将卷积层提取的特征中最能反映该特征的特征值取出来 Flattern layer和全连接层： 作用：前者将前面得到的feature_map这种矩阵拍平，拍平后作为输入输入到全连接层，全连接层输出后使用softmax得到多分...
麻雀优化CNN超参数用于回归MATLAB
qq_41043389的博客
10-26 3664
MATLAB采用麻雀优化算法优化CNN超参数用于回归预测
卷积神经网络(CNN)的参数优化方法
AIZOO人工智能乐园
07-22 6万+
著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果。我想Michael的实验结果更有说服力一些。本书在github上有中文翻译的版本，前言最近卷积神经网络（CNN）很火热，它在图像分类领域的卓越表现引起了大家的广泛关注。本文总结和摘
深度学习cnn调参
机器学习
08-16 1828
在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章，作者Suki L
PSO优化卷积神经网络模型参数（PSO优化CNN)
08-08
拟合 等问题, 文章提出一种基于PSO和 CNN 模型的图像分类方法，在分析完CNN各超参数对其性能的影响后，引入 PSO 算法进行寻优以增强CNN网络模型的特征提取能力,模型将CNN算法中需要训练的参数作为粒子进行优化，...
卷积神经网络CNN参数优化
woniu201411的博客
07-01 9832
目录 一、训练神经网络模型 1、神经网络训练流程 2、前向传播算法 3、反向传播算法 二、卷积神经网络CNN参数优化 1、learning_rate学习速率 2、batch_size批数据大小 3、训练样本要均衡 4、丢弃率 5、网络架构 一、训练神经网络模型 1、神经网络训练流程 变量初始化：通过满足正态分布的随机数来初始化神经网络中的参数是一个常用的方法。 部分...
基于Matlab的CNN-RBF混合神经网络数据分类与参数优化实现 CNN
最新发布
05-30
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab 2019A及以上版本实现卷积神经网络（CNN）与径向基函数神经网络（RBF）相结合的数据分类方法及其参数优化过程。首先对数据进行了标准化处理，确保了特征尺度的一致性和标签格式的...
MATLAB中基于KOA-CNN的自动化卷积神经网络参数优化与数据分类预测
04-07
内容概要：本文介绍了一种利用开普勒优化算法(KOA)优化卷积神经网络(CNN)参数的方法，用于数据分类预测。主要内容涵盖KOA参数初始化、CNN网络结构搭建、训练过程以及结果可视化等方面。通过将学习率、卷积核尺寸和...
论文研究-基于改进贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法.pdf
07-22
CNN框架中，如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。提出一种基于改进的贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法。该方法使用改进的汤普森采样方法作为采集函数，利用改进的马尔可夫链蒙特卡罗算法加速训练高斯代理模型。该方法可以在超参数空间不同的CNN框架下进行超参数优化。利用CIFAR-10、MRBI和SVHN测试集对算法进行性能测试，实验结果表明，改进后的CNN超参数优化算法比同类超参数优化算法具有更好的性能。
卷积神经网络（CNNS）权值优化算法
05-02
卷积神经网络的权值优化算法
深度学习 14. 深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。
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不积跬步无以至千里
04-21 8万+
深度学习 14. 深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。
神经网络的参数优化方法
cuicheng01的博客
10-23 2万+
  转载自：https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果。我想Michael的实验结果更有说服力一些。本书在github上有中...
【深度学习】卷积神经网络(CNN)的参数优化方法
TwcatL
11-23 842
在这个架构中，我们把卷积层和chihua层看做是学习输入训练图像中的局部感受野，而后的全连接层则是一个更抽象层次的学习，从整个图像整合全局信息。输入层是卷积层，5*5的局部感受野，也就是一个5*5的卷积核，一共20个特征映射。本文并不会介绍正则化，弃权（Dropout）, 池化等方法的原理，只会介绍它们在实验中的应用或者起到的效果，更多的关于这些方法的解释请自行查询。我们接着插入第二个卷积-混合层，把它插入在之前的卷积-混合层和全连接层之间，同样的5*5的局部感受野，2*2的池化层。错误率降低了1/3，。
CNN感性认识（二）——神经网络的优化
天岚1993_量产机的博客
04-05 1772
CNN的感性认识，主要介绍几个神经网络优化的方法和超参数，比如softmax，动量，权重衰减，ReLU。
你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验？
yanhx1204的专栏
03-28 2083
作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/41631631/answer/94816420来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的训练方法训练，结果可能会有很大的差异。这里我总结了近一年来的炼丹心得，分享给大家，也欢迎大家补充指正。参...
DPN深度学习神经网络示例：RBM参数优化方法
资源摘要信息:"DPN神经网络是一种深度学习架构，它将深度金字塔网络（DPN）与受限玻尔兹曼机（RBM）相结合，用于参数优化和特征提取。DPN是一种将卷积神经网络（CNN）的深度和金字塔结构结合起来的神经网络，它能够...
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