42、深度卷积神经网络图像分类

深度卷积神经网络图像分类

1. 卷积操作扩展

通常，卷积操作是将具有多个颜色通道的输入图像视为矩阵堆栈来进行的。即分别对每个矩阵进行卷积，然后将结果相加。不过，如果处理的是 3D 数据集，卷积也可以扩展到 3D 体积。

2. 神经网络正则化

2.1 网络规模选择问题

选择网络的大小，无论是传统的全连接神经网络还是卷积神经网络，一直是一个具有挑战性的问题。网络容量指的是它能够学习近似的函数的复杂程度。小网络或参数数量相对较少的网络容量较低，可能会出现欠拟合，导致性能不佳；而非常大的网络可能会导致过拟合，即在训练数据集上表现出色，但在测试数据集上表现不佳。

2.2 解决方法

一种解决方法是构建一个容量相对较大的网络（实际中选择略大于必要的容量）以在训练数据集上表现良好，然后应用一种或多种正则化方案来防止过拟合，从而在新数据（如测试数据集）上实现良好的泛化性能。

2.3 L1 和 L2 正则化

L1 和 L2 正则化可以通过在损失函数中添加惩罚项来防止或减少过拟合，在训练过程中缩小权重参数。在卷积或全连接网络中使用 L2 正则化时，可以通过设置 Keras API 中特定层的 kernel_regularizer 来添加 L2 惩罚项，示例代码如下：

from tensorflow import keras 
conv_layer = keras.layers.Conv2D(
    filters=16,
    kernel_size=(3,3),