卷积神经网络实验感想

卷积神经网络是一种非常强大的深度学习模型，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。在实验中，我发现卷积神经网络的层次和结构都是可以根据具体情况进行调整的，例如可以根据训练数据集的不同，去修改全连接层或者参数，例如学率，轮次等。此外，我还发现在训练过程中，学习率的大小对于模型的性能有很大的影响，如果学习率过大，会导致loss产生波动，无法准确的找准极小值的位置，而如果学习率过小，则会导致模型收敛速度过慢。因此，在实验中，我们需要根据具体情况去调整学习率的大小，以达到最优的训练效果。总的来说，卷积神经网络是一种非常强大的深度学习模型，但是在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。