- 卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

拓展训练集数据的一个简单方法是将每个训练图像由一个像素来代替，无论是上一个像素，下一个像素，或者左右的像素。其他的方法也有改变亮度，改变分辨率，图片旋转，扭曲，位移等。

我们把50，000幅图像人为拓展到250,000幅图像。使用第4节一样的网络，因为我们是在训练5倍的数据，所以减少了过拟合的风险。
>>> expanded_training_data, _, _ = network3.load_data_shared(
"../data/mnist_expanded.pkl.gz")
>>> net = Network([
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28),
filter_shape=(20, 1, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12),
filter_shape=(40, 20, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),
SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)
>>> net.SGD(expanded_training_data, 60, mini_batch_size, 0.03,
validation_data, test_data, lmbda=0.1)

这次的到了99.37的训练正确率。

6.使用卷积神经网络 — 两个卷基层+线性修正单元(ReLU)+正则化+拓展数据集+继续插入额外的全连接层

继续上面的网络，我们拓展全连接层的规模，300个隐藏神经元和1000个神经元的额精度分别是99.46%和99.43%.
我们插入一个额外的全连接层
>>> net = Network([
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28),
filter_shape=(20, 1, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12),
filter_shape=(40, 20, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),
FullyConnectedLayer(n_in=100, n_out=100, activation_fn=ReLU),
SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)
>>> net.SGD(expanded_training_data, 60, mini_batch_size, 0.03,
validation_data, test_data, lmbda=0.1)

这次取得了99.43%的精度。拓展后的网络并没有帮助太多。

7.使用卷积神经网络 — 两个卷基层+线性修正单元(ReLU)+拓展数据集+继续插入额外的全连接层+弃权技术

弃权的基本思想就是在训练网络时随机的移除单独的激活值，使得模型对单独的依据丢失更为强劲，因此不太依赖于训练数据的特质。我们尝试应用弃权技术到最终的全连接层(不是在卷基层)。这里，减少了迭代期的数量为40个，全连接层使用1000个隐藏神经元，因为弃权技术会丢弃一些神经元。Dropout是一种非常有效有提高泛化能力，降低过拟合的方法！

>>> net = Network([
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28),
filter_shape=(20, 1, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12),
filter_shape=(40, 20, 5, 5),
poolsize=(2, 2),
activation_fn=ReLU),
FullyConnectedLayer(
n_in=40*4*4, n_out=1000, activation_fn=ReLU, p_dropout=0.5),
FullyConnectedLayer(
n_in=1000, n_out=1000, activation_fn=ReLU, p_dropout=0.5),
SoftmaxLayer(n_in=1000, n_out=10, p_dropout=0.5)],
mini_batch_size)
>>> net.SGD(expanded_training_data, 40, mini_batch_size, 0.03,
validation_data, test_data)

使用弃权技术，的到了99.60%的准确率。

8.使用卷积神经网络 — 两个卷基层+线性修正单元(ReLU)+正则化+拓展数据集+继续插入额外的全连接层+弃权技术+组合网络

组合网络类似于随机森林或者adaboost的集成方法，创建几个神经网络，让他们投票来决定最好的分类。我们训练了5个不同的神经网络，每个都大到了99.60%的准去率，用这5个网络来进行投票表决一个图像的分类。
采用这个方法，达到了99.67%的准确率。

总结

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cnn卷积神经网络原理 cnn卷积神经网络的特点是什么卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络结构，主要应用于图像处理和计算机视觉领域

2023-08-21 17:15:25

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cnn卷积神经网络算法 cnn卷积神经网络模型

cnn卷积神经网络算法 cnn卷积神经网络模型卷积神经网络(CNN)是一种特殊的神经网络，具有很强的图像识别和数据分类能力。它通过学习权重和过滤器，自动提取图像和其他类型数据的特征。在过去的几年

2023-08-21 17:15:57

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cnn卷积神经网络matlab代码

cnn卷积神经网络matlab代码卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中一种常用的神经网络结构，它是通过卷积层、池化层和全连接层等组合而成

2023-08-21 17:15:59

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cnn卷积神经网络简介 cnn卷积神经网络代码卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是目前深度学习领域中应用广泛的一种神经网络模型。CNN的出现

2023-08-21 17:16:13

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什么是卷积神经网络？为什么需要卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络。它广泛用于图像和视频识别、文本分类等领域。CNN可以自动从训练数据中学习出合适的特征，并以此对新输入的数据进行分类或回归等操作。

2023-08-22 18:20:37

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什么是卷积神经网络？如何MATLAB实现CNN？

卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是一种直接从数据中学习的深度学习网络架构。 CNN 特别适合在图像中寻找模式以识别对象、类和类别。它们也能很好地对音频、时间序列和信号数据进行分类。

2023-10-12 12:41:49

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卷积神经网络通俗理解

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度

2023-11-26 16:26:01

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卷积神经网络的优点

卷积神经网络的优点卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。相比

2023-12-07 15:37:25

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