Optimization CNN中特征数和参数数之间的相关性
我开始学习深度学习，我想知道输入的特征数量和CNN中的参数数量之间是否存在相关性Optimization CNN中特征数和参数数之间的相关性,optimization,deep-learning,conv-neural-network,Optimization,Deep Learning,Conv Neural Network,我开始学习深度学习，我想知道输入的特征数量和CNN中的参数数量之间是否存在相关性 我实际上在寻找一种方法来选择网络中的最佳参数数量。例如，在只有密集层的网络中，参数的数量根据损失函数的值进行调整，这对CNN是否相同？我不是专家。但是，我仍然想回答这个问题 我认为在CNN中输入特征的数量和参数的数量之间存在一定的相关性。功能的数量越多，CNN的结构就越复杂，以获得更高的准确性。复杂的体系结构意味着更多的参数。这就是它之间的关系。随着功能的增加，您的网络必须学习更复杂的东西，这意味着更复杂的体系结构
我实际上在寻找一种方法来选择网络中的最佳参数数量。例如，在只有密集层的网络中，参数的数量根据损失函数的值进行调整，这对CNN是否相同？我不是专家。但是，我仍然想回答这个问题 我认为在CNN中输入特征的数量和参数的数量之间存在一定的相关性。功能的数量越多，CNN的结构就越复杂，以获得更高的准确性。复杂的体系结构意味着更多的参数。这就是它之间的关系。随着功能的增加，您的网络必须学习更复杂的东西，这意味着更复杂的体系结构 为了找到最佳的参数数量，我认为这是一种反复试验的方法。你可以尝试不同的设置。找出准确度和最佳参数方面最适合您的选项。希望我的回答能有所帮助