TensorFlow下cnn一些調參經驗

1，        每次訓練樣本數目大小最少保證不要小於目標類別的2倍，不然準確率一直上不去，假如標籤有40類，則不要至少小於80，越大的話對準確度越好，但訓練時間越長。函數 2，        使用relu激勵函數要比較當心，由於他在負半軸恆等爲0，訓練到後期，準確度忽然降爲0，能夠考慮是否是relu的問題spa 若是你的softmax層輸出爲nan，則可考慮是否是在計算信息交叉熵時出現了log

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