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。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
影响深度卷积神经网络算法的关键参数是().
参数调整流程:1.计算loss--loss是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关2.根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的bp算法,参考微积分链式求导法则.结束..可以追问的~~写作猫。
卷积神经网络算法是什么？
一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。
卷积神经网络的连接性：卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。
具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。
卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。
卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数，该性质被称为权重共享（weight sharing）。
权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分，后者虽然使用了稀疏连接，但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。
在全连接网络视角下，卷积神经网络的稀疏连接和权重共享可以被视为两个无限强的先验（pirior），即一个隐含层神经元在其感受野之外的所有权重系数恒为0（但感受野可以在空间移动）；且在一个通道内，所有神经元的权重系数相同。
常见的深度学习算法主要有哪些？
深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习的代表算法之一。
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络。
生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型，是最近两年十分热门的一种无监督学习算法。
深度学习算法有哪些卷积神经网络
卷积神经网络通俗理解
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络。
如何更好的理解分析深度卷积神经网络
用局部连接而不是全连接，同时权值共享。
局部连接的概念参考局部感受域，即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入，因此相比普通神经网络的全连接层（下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接），卷积网络的某一个卷积层的所有节点只负责前层输入的某一个区域（比如某个3*3的方块）。
这样一来需要训练的权值数相比全连接而言会大大减少，进而减小对样本空间大小的需求。权值共享的概念就是，某一隐藏层的所有神经元共用一组权值。这两个概念对应卷积层的话，恰好就是某个固定的卷积核。
卷积核在图像上滑动时每处在一个位置分别对应一个“局部连接”的神经元，同时因为“权值共享”的缘故，这些神经元的参数一致，正好对应同一个卷积核。
顺便补充下，不同卷积核对应不同的特征，比如不同方向的边（edge）就会分别对应不同的卷积核。
激活函数f(x)用ReLU的话避免了x过大梯度趋于0（比如用sigmoid）而影响训练的权值的情况（即Gradient Vanishing）。同时结果会更稀疏一些。
池化之后（例如保留邻域内最大或采纳平均以舍弃一些信息）一定程度也压制了过拟合的情况。
综述总体来说就是重复卷积-relu 来提取特征，进行池化之后再作更深层的特征提取，实质上深层卷积网络的主要作用在于特征提取。
最后一层直接用softmax来分类（获得一个介于0~1的值表达输入属于这一类别的概率）。