CNN

想训练一个模型，其实就是alex的模型，以前用部门内之前用的配置文件，老达不到alex那么高的水平。从新用配置文件，然后发现一个问题，怎么都不收敛。调了参数还是不行，好吧，请教了同事，他提示是否shuffle了。好吧，忘记了。

 

CNN，中包含卷积和pooling。卷积，通俗意义上说，就是把原来的全连接变成了局部的连接，而为了降低参数个数，又引入参数共享，即这些卷积核不管图像位置怎么变化，卷积核的参数是共享的，这样就大大减少了参数个数，同时也实现了某种意义上的局部连接的目的。而pooling就是down sampling吧，一般是通过平均或者max，把pooling核大小内的值降维用一个值表示。研究表明，pooling是完全可以用convolutional带步长来替代的。