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卷积神经网络 的一些技巧总结如下：
1. 使用卷积层极大地减小了全连接层中的参数的数目，使学习的问题更容易
2. 使用更多强有力的规范化技术（尤其是弃权和卷积）来减小过度拟合，
3. 使用修正线性单元而不是S型神经元，来加速训练-依据经验，通常是3-5倍，
4. 使用GPU来计算
5. 利用充分大的数据集，避免过拟合
6. 使用正确的代价函数，避免学习减速
7. 使用好的权重初始化，避免因为神经元饱和引起的学习减速
- 卷积神经网络(CNN)的参数优化方法
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