略张
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CNN参数设置经验

CNN中比较重要的参数有：学习率、优化器、迭代次数、批次大小、激活函数、隐含神经元层数、权重初始化、Dropout方法、正则化、批归一化、

学习率：采用哪种学习率取决于所选择优化算法的类型，如SGD、Adam等

优化器：Adam效果很好

迭代次数：当训练集精确度和测试集精确度相差不大时，可以认为当前迭代次数合理，否则要增大迭代次数

批次大小：一般来说batch_size越小，精确度越高，很多task中的精确率结果的batch_size= 1（CNN网络对批次大小的调整十分敏感）

激活函数：一般来说，在CNN网络中ReLU激活函数的表现最好

隐层层数：实验表明，神经网络的层数越多，网络训练效果越好（但没有证据表明，层数少的效果不好）

权重初始化：通常使用小随机数初始化网络权重，以防产生不活跃的神经元，均匀分布的效果比较好

dropout：一般在0.4-0.5中表现很好，只需要最后一层softmax 前用基本就可以了

正则化：按照实际问题进行选择。

BN层：在一般的神经网络中，BN+RELU可以改善百分之九十五的训练结果

尽量对数据做shuffle

多使用tensorboard 有效监控网络，帮助优化参数

参考文章《CNN经验大全》

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