TensorFlow_CNN_MNIST遇到的问题

本文记录了作者在搭建首个CNN神经网络过程中遇到的各种疑问,包括卷积层与池化层的参数选择、dropout率对准确性的影响、不同优化器的效果对比及学习率调整等。

遗留的问题暂存在这里:

- 在搭建完第一个神经网络-CNN,发现里面存在许多问题还没理解透彻。

- 尤其在卷积层和池化层上的步长选择,padding的模式,在哪一种情况下会更好。

- 在dropout的时候dropout rate为多少时,能提高accuracy。

- 在optimizer的选择上,default是Adam,暂且只用过Adam,其他的还没用过。

- learning_rate

- 训练周期,尤其是当电脑水,更加无法容忍周期太长(今晚code修正之后,给的周期是3 w,发现过了半个小时还没训练完,才到4 k)

 

看来周末有的忙了!

转载于:https://www.cnblogs.com/AlexHaiY/p/9343536.html

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