卷积神经网络R2不断减小

卷积神经网络R2的不断减小是指网络在学习过程中，通过不断调整参数和权重，使得网络的预测结果与真实结果之间的误差逐渐减小。这可以通过以下方法实现：

1. 损失函数：卷积神经网络通常使用损失函数来度量网络的预测结果与真实结果之间的差异。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）等。通过最小化损失函数，可以使网络的预测结果逐渐接近真实结果。

2. 反向传播算法：反向传播算法是一种用于训练神经网络的优化算法。它通过计算损失函数对网络参数的梯度，然后根据梯度更新网络的参数和权重。通过多次迭代反向传播算法，可以逐渐减小网络的损失，提高网络的准确性。

3. 学习率调整：学习率是指网络在每次参数更新时的步长大小。合适的学习率可以加快网络的收敛速度，但过大的学习率可能导致网络无法收敛，过小的学习率则会使网络收敛速度过慢。通过调整学习率的大小，可以使网络在训练过程中逐渐减小误差。

4. 数据增强：数据增强是一种常用的提高模型性能的方法。通过对训练数据进行随机变换，如旋转、平移、缩放等操作，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力，从而减小网络的误差。

5. 正则化：正则化是一种用于防止过拟合的技术。通过在损失函数中引入正则化项，可以限制网络参数的大小，避免网络过度拟合训练数据，从而减小网络的误差。

通过以上方法的组合使用，卷积神经网络R2的误差可以逐渐减小，提高网络的准确性。