卷积神经网络模型训练,深度卷积网络基本模型

卷积神经网络训练精度高,测试精度很低的原因

过拟合了，原因很多，解决方案也有很多。百度/谷歌搜索过拟合overfitting个人会优先尝试减小网络规模，比如层数、卷积滤波器个数、全连接层的单元数这些。

其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

cnn训练准确率很高，测试准确率很低（loss有一直下降）是为什么?

可能的原因：有可能是层数较少，可以尝试增加卷积层；可能性不大写作猫。之前我有出现过类似的情况，数据本身质量太低，就算训练层可以保证很高的准确率也没有什么意义，此时已经过拟合了。

这种情况是没有办法的，因为你的数据本身就有问题，无解。

你可以尝试用机器学习的方法提取特征值来验证，如果此时准确率比CNN结果要好，那么就是你网络本身的问题，如果准确率也很差，那就应该是你数据本身质量的问题。

如何更好的理解分析深度卷积神经网络

作者：杨延生链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的新的结构和新的方法。

新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。

关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。

新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout,BN等）。

这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。

----------------------下面是原答案------------------------从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。

传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。

而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。

具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。

输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层--....--隐藏层-输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。

特征是由网络自己选择。

卷积神经网络每层提取的特征是什么样的

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。

图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。

这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。最终，这些像素值被光栅化，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，得到输出。

一般地，C层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；S层是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上所有神经元的权值相等。

特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。

卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

训练好的cnn网络的损失函数最后为多少

。

上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是多层感知机(MLP)的变种。由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来。

视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造。这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，我们称之为感受野，以这种方式平铺覆盖到整个视野区域。这些细胞可以分为两种基本类型，简单细胞和复杂细胞。

简单细胞最大程度响应来自感受野范围内的边缘刺激模式。复杂细胞有更大的接受域，它对来自确切位置的刺激具有局部不变性。

通常神经认知机包含两类神经元，即承担特征提取的采样元和抗变形的卷积元，采样元中涉及两个重要参数，即感受野与阈值参数，前者确定输入连接的数目，后者则控制对特征子模式的反应程度。

卷积神经网络可以看作是神经认知机的推广形式，神经认知机是卷积神经网络的一种特例。 CNN由纽约大学的YannLeCun于1998年提出。

CNN本质上是一个多层感知机，其成功的原因关键在于它所采用的局部连接和共享权值的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。

CNN是神经网络中的一种，它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。

该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。

在二维图像处理上有众多优势，如网络能自行抽取图像特征包括颜色、纹理、形状及图像的拓扑结构；在处理二维图像问题上，特别是识别位移、缩放及其它形式扭曲不变性的应用上具有良好的鲁棒性和运算效率等。

CNN本身可以采用不同的神经元和学习规则的组合形式。

tensorflow训练的模型一般多大

等库给web开发者带来了太多可能性。然而，直接在浏览器中运行的深度模型也带来了新的挑战和限制，毕竟一些现存的模型不是为在客户端浏览器中运行而设计的，更别说移动端浏览器了。

就拿当前最先进的目标检测模型来说：它们通常需要大量计算资源才能以合理的fps运行，更别说实时运行了。另外，对一个简单的web应用来说，分发100MB以上的模型权重至客户端浏览器也不现实。

为web训练高效的深度学习模型不过不要放弃希望！基于一些基本原则，我们可以创建和训练很不错的模型，为在web环境中运行而优化。

信不信由你，实际上我们可以训练相当不错的图像分类模型，甚至是目标检测模型，大小不过几兆，甚至几百K：这篇文章将给出一些通用的建议，帮助你开始训练自己的卷积神经网络（CNN），以及一些基于为web应用和移动端浏览器训练CNN的建议。

你和我说要在浏览器里训练深度学习模型？你也许会好奇：为什么要在浏览器里基于训练我的模型，而不是直接在自己的机器上基于tensorflow训练模型？

你当然可以在自己的机器上训练，特别是如果你的机器配备了NVIDIA显卡。在底层使用了WebGL加速，所以在浏览器中训练模型的一个好处是可以利用AMD显卡。

另外，在浏览器中训练模型，可以更好地保护用户隐私，更容易让用户信任。网络架构显然，训练模型之间，首先需要实现模型。

通常人们会建议挑选一个久经考验的现有架构，比如YOLO、SSD、ResNet、MobileNet等。

我个人认为，在设计自己的架构时应用现有架构的一些概念是很有价值的，但直接在web应用中引入这些现存架构可能不妥，因为我们想要尺寸较小、推理较快（理想情况下能实时推理）、容易训练的模型。

不管你是打算引入一个现有架构，还是完全从头开始，都可以参考下面的一些建议，在我自己为web设计高效CNN架构时，这些建议帮助很大：1.从小型架构开始牢记，能够取得较好的精确度的网络越小，它进行推理的时间越短，用户下载、缓存模型更容易。

此外，较小的模型参数较少，因此在训练时收敛更快。

如果发现当前的网络架构表现不是很好，或者没有达到你想要的精确度，你仍然可以逐渐增加网络的尺寸，例如，增加每层的卷积过滤器数量，或者直接堆叠更多网络层，构造更深的网络。

2.应用深度可分离卷积既然我们是要打造一个新模型，毫无疑问我们想要使用深度可分离卷积，而不是传统的2D卷积。深度可分离卷积将常规的卷积操作分为两部分，首先分频道进行卷积，接着应用1x1卷积。

和常规卷积操作相比，深度可分离卷积的参数更少，这意味着更少的浮点运算，更容易并行化，推理更快（我曾经碰到过，仅仅将常规卷积替换为深度可分离卷积后，推理就加速了10x），更少的资源占用（在移动设备上意味着性能提升）。

此外，因为参数更少，训练所需时间也更短。

深度卷积神经网络 为什么每次epoch 提高准确率

全卷积神经网络可以通过什么提高图像分割精度

全卷积神经网络可以通过神经网络的模型提高图像分割精度。全卷积神经网络解决方案也有很多。

百度/谷歌搜索过拟合overfitting，个人会优先尝试减小网络规模，比如层数、卷积滤波器个数、全连接层的单元数这些。

其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。

全卷积神经网络隐含层：全卷积神经网络卷积神经网络的隐含层包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑，在一些更为现代的算法中可能有Inception模块、残差块（residualblock）等复杂构筑。

在常见构筑中，卷积层和池化层为卷积神经网络特有。卷积层中的卷积核包含权重系数。全卷积神经网络而池化层不包含权重系数，因此在文献中，池化层可能不被认为是独立的层。

以LeNet-5为例，3类常见构筑在隐含层中的顺序通常为：输入-卷积层-池化层-全连接层-输出。