卷积神经网络设置batchsize

Ⅰ 请问一下卷积神经网络中这些变量是什么意思

嵌入纬度。特征大小。特征数量。本层丢弃参数概率。隐藏层纬度。每次梯度下降样本大小。迭代次数。序列长度。最大词数。最小词数。窗口大小。

Ⅱ 怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便

首先安装anaconda，然后通过pip安装keras

Ⅲ 卷积神经网络问题

一般不是一张，是一个batch size

Ⅳ 怎么选取训练神经网络时的Batch size

选取训练神经网络时先选好batch size，再调其他的超参数。并且实践上来说，就两个原则——batch size别太小，也别太大，其他都行。

因为合适的batch size范围和训练数据规模、神经网络层数、单元数都没有显着的关系。合适的batch size范围主要和收敛速度、随机梯度噪音有关。

为什么batch size别太小。别太小的限制在于，batch size太小，会来不及收敛。

所以batch size下限主要受收敛的影响。所以在常见的setting（～100 epochs），batch size一般不会低于16。如果你要选更小的batch size，你需要给自己找到很好的理由。

为什么batch size别太大：

batch size别太大的限制在于两个点。

1、batch size太大，memory容易不够用。这个很显然，就不多说了。

2、batch size太大，深度学习的优化training loss降不下去和泛化generalization gap都会出问题。

随机梯度噪音的magnitude在深度学习的continuous-time dynamics里是正比于learning rate/batch size。batch size太大，噪音就太小了。

而大家已经知道，随机梯度噪音对于逃离saddle points[2]和sharp minima [3]都必不可少的作用。前者可以解释为什么优化出问题，后者则可以解释为什么泛化出问题。

Ⅳ 影响深度卷积神经网络算法的关键参数是().

卷积核个数filters 卷积核尺寸kernel_size 步长striders 填充方式padding 卷积核激活方式activation 卷积核权重参数初始分布 卷积核偏置参数初始分布
池化尺寸 池化步长 池化方式
优化算法 目标函数 batch大小
正则化 数据预处理
等
能影响的参数太多

Ⅵ 描述计算机视觉问题中卷积神经网络（CNN）的基本概念，并描述CNN如何实现这些概念。

摘要 你好，卷积是CNN的核心，是用卷积核扫描图像，得到相应的特征。卷积核可以理解成过滤器（或图像扫描器、特征扫描器、局部感受野）。这里先不涉及到卷积的具体操作，只介绍卷积的简单概念。在BPNN中，前后层神经元的连接是“全连接”，即每个神经元都与前一层所有神经元相连，而卷积是每个神经元只与上一层的一部分神经元相连希望我的回答能帮到你

Ⅶ 卷积神经网络用全连接层的参数是怎么确定的

卷积神经网络用全连接层的参数确定：卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

输入层

卷积神经网络的输入层可以处理多维数据，常见地，一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样；二维数组可能包含多个通道；二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；三维卷积神经网络的输入层接收四维数组。

由于卷积神经网络在计算机视觉领域应用较广，因此许多研究在介绍其结构时预先假设了三维输入数据，即平面上的二维像素点和RGB通道。

Ⅷ 怎么选取训练神经网络时的Batch size

在考虑这个问题时先要明白Batch size的意义。刚开始因为批量梯度下降法容易使得网络陷入局部收敛，并且样本量太大，训练速度很慢，因此就提出了随机梯度下降法。不过当时的SGD算法中的batch size=1，效果并不好，所以后面就又提出了mini-batch SGD,也就有了这里的batch size。
因此，batch size不能过小，不然每次所利用的样本量太少，所包含的信息也少，我觉得至少8吧。当然也不能太大，不然就跟批量下降一样的。所以建议取8~256左右，可以根据样本量进行调整，当然还取决于你的电脑内存。

Ⅸ 关于卷积神经网络的卷积核个数问题

在从14变成16的时候，不是一一对应的关系。16个feature map中的每一个都是由前一层的14个和新的kernel卷积，然后把得到的14个结果变成1个feature map。下面的图或许可以帮你理解。（图片来源：网页链接）