卷积神经网络的参数调优范围

卷积神经网络的参数调优范围包括但不限于以下几个方面：

1. 卷积核的大小：通常会在 3x3、5x5、7x7 等尺寸中选择，不同尺寸的卷积核会影响网络的感受野大小和参数数量。

2. 卷积核数量：卷积核数量越多，网络的复杂度越高，但也会增加计算量和内存占用。

3. 池化方式和尺寸：池化可以帮助减少特征图的尺寸，降低计算量和内存占用。常用的池化方式包括最大池化和平均池化，常见的池化尺寸为 2x2。

4. 学习率：学习率会影响网络的训练速度和结果，通常需要进行调优。

5. 正则化参数：正则化可以帮助缓解过拟合问题，通常使用 L1、L2 正则化或 Dropout 等方法。

6. 批量大小：批量大小会影响梯度下降的稳定性和速度，通常需要根据具体情况进行调整。

以上是卷积神经网络参数调优的一些范围和考虑因素，具体的调优方法需要结合具体任务和数据集进行选择和调整。