如何設計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種主要基于卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡，常用于提取圖像特征，可用于圖像分類、語義分割、圖像生成等任務。在實踐中，如果我們想應用卷積網(wǎng)絡來解決一個特定的問題，我們需要設計一個

如何設計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種主要基于卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡，常用于提取圖像特征，可用于圖像分類、語義分割、圖像生成等任務。在實踐中，如果我們想應用卷積網(wǎng)絡來解決一個特定的問題，我們需要設計一個合適的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構。也就是說，需要確定網(wǎng)絡模型的超參數(shù)，比如網(wǎng)絡的層數(shù)、卷積核的大小、卷積核的個數(shù)等等。

最簡單直接的方法就是對這些參數(shù)做一個簡單的網(wǎng)格搜索，但是由于搜索空間較大，這種方法往往需要反復的實驗和測試結果，以及參數(shù)調整的經(jīng)驗，會耗費大量的時間。

因此，比較常見的方法是借鑒前人的經(jīng)驗，在現(xiàn)有的網(wǎng)絡架構上稍作改進，以解決新的問題。如果想從零開始設計網(wǎng)絡，有一些現(xiàn)成的設計經(jīng)驗和方法可以參考。

1.選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)——從層數(shù)較少的簡單模型開始，逐步增加網(wǎng)絡的深度和復雜度。我們這里主要擴展深度，因為實驗證明增加深度比增加寬度好。

2.加入跨層鏈接——加入跨層鏈接不僅使卷積提取的特征得到更好的結合，還能使梯度信息在反向傳播時得到有效傳遞，從而加速收斂。

3.卷積核大小的選擇-通常，選擇3*3或1*1大小的卷積核。通過堆疊多個3*3大小的卷積核，可以達到5*5和7*7的卷積效果，并且可以減少參數(shù)。1*1卷積可以降低特征的維數(shù)。

4.步長的選擇——一般來說，步長為1可以保持卷積后的大小不變，步長大于1則進行下采樣，將特征圖的大小縮小數(shù)倍；當步長為1/2時，卷積被轉置為上采樣，即卷積圖大小被相乘。

5.池層參數(shù)的選擇-可以使用大小為2*2的maxpooling，也可以使用全局池使分類輸出不受不同圖像大小的影響。

6.激活功能的選擇-R

想學軟件測試，怎么學？

軟件測試對于初學者來說其實非常容易。但是你得耐得住寂寞，穩(wěn)住自己浮躁的心。你每天都重復它嗎？激情工資。

對于初級測試，簡而言之，要求很簡單，可以簡單歸納為以下幾點::。

1.用你的小鼠標點這里，點那里，點左，點右，看看哪里不開心。

2、記錄你測試的產(chǎn)品哪里不符合套路，或者覺得程序有問題，或者數(shù)值計算有問題。

以上兩點基本可以概括初級測試所做的工作。其實不難看出，考的入門要求其實很容易。只要懂一點電腦，誰都可以。然而，許多公司現(xiàn)在也有碩士 s學歷，基本具有大專以上學歷。

測試入門的難點在于準確記錄bug發(fā)生的步驟，以便重現(xiàn)bug。這樣開發(fā)者就可以根據(jù)bug列表輕松修復bug。

上面提到的基本測試。那么，當然，你可以 不要總是做一個新手。你應該在許多方面發(fā)展自己，向中級測試和高級測試發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)的薪資水平是和能力、工作年限直接掛鉤的。

上面說了這么多，不用說太多了。對于初入檢測行業(yè)的小伙伴，要處理好人事關系，言行謹慎，對前輩謙虛。以上做好了，測試工作就簡單容易了。

可以關注我。我開發(fā)php很多年了，以后可以多教你一些。