除了越深越robust外,有没有其他可以总结出来的规律?
来源：3-18 ZFNet与VggNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量
慕慕8077518
2021-03-29
我很疑惑,自己在搭建网络的时候,网络结构对识别结果的影响是不可预测到. 比如在相同输入下,训练的网络越深不一定网络预测结果越准确. 有时候调整网络顺序对结果也有影响.那么有没有一个规律可以归纳出不同层对结果的影响, 可以不同每次调试不同的网络结构和参数才能找到正确率最高的网络. 不知道老师能不能理解我的意思.
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1回答
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会写代码的好厨师
2021-04-10
网络结构的玩法有非常多，想要找到一个最优的网络结构，往往是经验活。
常用的做法实际上就是使用一些标准的结构。
不过也有一些规律：
网络结构一般都是重复结构的堆叠
前几层的下采样倍率对网络影响很大
网络深度和数据量的大小相关，也就是过拟合和欠拟合的问题
实际中，多采用一些成熟的结构，除非做网络裁剪和压缩的时候，才会对网络结构进行调整。
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