关于卷积神经网络的样本问题

1. 训练卷积神经网络的所需的样本问题。 全连接层中的隐藏层共2层，神经节点一共288个，用了一个卷积核，没有用池化层，激活函数为RELU函数。 训练一个能识别手写字母的网络，采用随机梯度下降法来获得参数。但是训练出来的模型对图片的辨识程度不高。 模型如下图： 可能原因 我感觉是因为全连接层的层数太少，导致提取出来的抽象信息不足，缺乏判据。必须要耗费大量的样本才能学习到正确的参数，模型的过拟合的概

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