卷积神经网络的参数设定方法

与神经网络有关的主要参数如下： 卷积层的卷积核大小、卷积核个数 激活函数的种类(常用的sigmoid tanh relu, leaky relu) 池化方法的种类 网络的层结构（卷积层的个数/全连接层的个数） Dropout的概率 有无预处理 有无归一化 与训练有关的参数如下所示： Mini-Batch的个数 学习率 迭代次数 有无预训练 经过大量的实验可以得到，在调整参数时，重要的是先调整卷积层

>>阅读原文<<