笃静悟初
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卷积神经网络的参数设定方法

与神经网络有关的主要参数如下：

  • 卷积层的卷积核大小、卷积核个数
  • 激活函数的种类(常用的sigmoid tanh relu, leaky relu)
  • 池化方法的种类
  • 网络的层结构（卷积层的个数/全连接层的个数）
  • Dropout的概率
  • 有无预处理
  • 有无归一化

与训练有关的参数如下所示：

  • Mini-Batch的个数
  • 学习率
  • 迭代次数
  • 有无预训练

经过大量的实验可以得到，在调整参数时，重要的是先调整卷积层的卷积核个数、激活函数的种类以及输入图像的预处理。其他参数虽然也会对性能或多或少地产生影响，但是差异不大，所有首先确定重要参数，然后再对其他参数进行微调即可。实验中改变参数所形成地比较看下图：

截取自：《图解深度学习》

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