關於卷積神經網絡的樣本問題

1. 訓練卷積神經網絡的所需的樣本問題。 全連接層中的隱藏層共2層，神經節點一共288個，用了一個卷積核，沒有用池化層，激活函數爲RELU函數。 訓練一個能識別手寫字母的網絡，採用隨機梯度下降法來獲得參數。但是訓練出來的模型對圖片的辨識程度不高。 模型如下圖： 可能原因 我感覺是因爲全連接層的層數太少，導致提取出來的抽象信息不足，缺乏判據。必須要耗費大量的樣本才能學習到正確的參數，模型的過擬合的概

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