调优CNN模型的一些常用方法

1. 选择合适的网络结构

选择合适的网络结构是调优CNN模型的基础。不同的任务需要不同类型的结构。一般来说，网络的结构可以通过以下几方面来调整：

1.1. 增加卷积层的深度

• 深层卷积网络（如ResNet, VGG）通常能够提取更多层次的特征。如果数据比较复杂，使用更深的网络能够帮助网络捕捉更多的复杂特征。
• 但是，过深的网络容易导致梯度消失或者爆炸问题，或者因为参数过多导致计算开销过大。需要找到合适的深度。

1.2. 调整卷积核大小和数量

• 通常情况下，卷积核的大小会选择3x3、5x5等小尺寸，这样能减少参数量，同时保持足够的特征提取能力。
• 卷积核的数量（即通道数）决定了每一层提取特征的复杂度。逐渐增加卷积核的数量可以增强网络的表达能力。

1.3. 使用跳跃连接（Skip Connections）

• 跳跃连接（如ResNet中的残差连接）能够有效解决深度网络中的梯度消失问题。这是通过让网络的输入跳过一些层直接与后面的层相加来实现的。
• 在深层网络中，使用残差结构可以加速训练过程，并提高最终的性能。

---

2. 数据增强（Data Augmentation）

数据增强是解决小数据集过拟合的一种常见方法，能够通过对训练数据的各种变换（如旋转、翻转、缩放等）来增加数据的多样性。

常见的增强方法：

<