卷积神经网络{Keras 由浅入深}

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卷积神经网络（二）

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卷积神经网络卷积是基本的操作，但是在构建神经网络的过程中，过拟合现象和收敛速度慢都是很容易出现的问题，本文就这两个问题进行分析和提出解决方法。

过拟合

局部响应标准化（lrn）：一般放于relu函数后
正则化：一般有L1, L2对权值进行操作;L1是对权值的一阶操作，一般用于特征选择，L2是对权值的二阶操作，一般用于防止过拟合

正则化：https://www.jianshu.com/p/569efedf6985

收敛速度慢

归一化：归一化能将样本分布变得简单，有助于计算机的处理，在训练的时候能更好的找到最优点。
![Normalization](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy81NTAxNjAwLTk1N2U3N2YyNTMxZDM3MjEucG5n?x-oss-process=image/format,png =500x)

https://www.jianshu.com/p/1c505319b2f0

Adam一般选用Adam优化器

http://www.sohu.com/a/226332315_633698




以上是关于卷积神经网络{Keras 由浅入深}的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

由浅入深：CNN中卷积层与转置卷积层的关系

神经网络：卷积神经网络（转）

神经网络：卷积神经网络CNN

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