如何提高卷积神经网络训练中的验证精度？

提高卷积神经网络训练中的验证精度可以采取以下几个方法：

数据预处理：对输入数据进行预处理是提高验证精度的重要步骤。可以进行数据归一化、标准化、去噪等操作，以减少数据中的噪声和冗余信息，提高模型的泛化能力。
数据增强：通过对训练数据进行增强，可以扩充数据集，增加模型的泛化能力。常用的数据增强方法包括随机裁剪、旋转、翻转、缩放等操作。
模型结构优化：可以通过调整卷积神经网络的结构来提高验证精度。可以尝试增加网络的深度、宽度，引入更多的卷积层、池化层、全连接层等，以增加模型的表达能力。
正则化技术：正则化技术可以帮助减少模型的过拟合现象，提高验证精度。常用的正则化技术包括L1正则化、L2正则化、Dropout等。
学习率调整：合适的学习率可以加速模型的收敛速度，提高验证精度。可以尝试使用学习率衰减策略，如指数衰减、余弦退火等。
批量归一化：批量归一化可以加速模型的训练过程，提高验证精度。通过对每个批次的数据进行归一化，可以减少内部协变量偏移，提高模型的稳定性和泛化能力。
激活函数选择：合适的激活函数可以提高模型的非线性表达能力，进而提高验证精度。常用的激活函数包括ReLU、Leaky ReLU、ELU等。
参数初始化：合适的参数初始化方法可以帮助模型更快地收敛，并提高验证精度。常用的参数初始化方法包括Xavier初始化、He初始化等。
集成学习：通过集成多个模型的预测结果，可以提高验证精度。常用的集成学习方法包括投票法、平均法、堆叠法等。
超参数调优：调整模型的超参数可以帮助找到最优的模型配置，提高验证精度。可以使用网格搜索、随机搜索等方法进行超参数调优。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

数据预处理：腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）
数据增强：腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）
模型结构优化：腾讯云AI模型市场（https://market.cloud.tencent.com/ai）
正则化技术：腾讯云AI模型市场（https://market.cloud.tencent.com/ai）
学习率调整：腾讯云AI模型市场（https://market.cloud.tencent.com/ai）
批量归一化：腾讯云AI模型市场（https://market.cloud.tencent.com/ai）
激活函数选择：腾讯云AI模型市场（https://market.cloud.tencent.com/ai）
参数初始化：腾讯云AI模型市场（https://market.cloud.tencent.com/ai）
集成学习：腾讯云AI模型市场（https://market.cloud.tencent.com/ai）
超参数调优：腾讯云AI模型市场（https://market.cloud.tencent.com/ai）

相关·内容

使用GPU和Theano加速深度学习

看图猜口袋妖怪属性，这个神经网络可能比你强！（教程）

△ Who’s that Pokémon王新民编译自博客Journal of Geek Studies 量子位·QbitAI 出品还记得去年异常火爆，然而最终也没能入华的Pokémon Go么？我们今天要讲的，就和《口袋妖怪》有关。这一系列游戏是由任天堂发行的，官方名字叫精灵宝可梦，可以说是近20多年来世界上第二畅销的电子游戏（第一当然是超级马里奥），现在已经发行到第七世代，精灵数量也从第一代的151只增加到了802只。玩家在游戏中扮演着精灵训练师的角色，捕捉精灵然后与它们并肩作战。 80

如何从频域的角度解释CNN（卷积神经网络）？

时域卷积=频域乘积，卷积神经网络大部分的计算也在卷积部分，如何从频域的角度思考卷积神经网络，如何从频域的角度解释ResNet。

改进特征融合的实时语义分割方法

针对实时语义分割任务中需要同时兼顾位置信息和语义信息的问题，提出一种改进特征融合的实时语义分割方法。该方法由卷积神经网络、轻量级注意力模块(LAM) 和双通道特征融合模块 (BFFM)组成。

机器学习与深度学习常见面试题（上）

一年一度的校园招聘已经开始了，为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只限于会做这些题目，最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。

小模型大趋势！Google 提出两个逆天模型：体积下降7倍，速度提升10倍

GPT-3 在小样本学习中表现出卓越的能力，但它需要使用数千个 GPU 进行数周的训练，因此很难重新训练或改进。

学界 | 上海交通大学ECCV 2018四篇入选论文解读

AI科技评论按：7月3日，国际人工智能及计算机视觉顶级会议ECCV 2018论文接收列表公布，今年的ECCV大会将在德国慕尼黑举行。据AI科技评论了解，上海交通大学SJTU-UCLA机器感知与推理联合研究中心有4篇论文入选，研究方向涉及自动驾驶、视频理解、视觉跟踪以及新型神经网络。本文对这几篇论文做了简介，更多详细内容可通过论文网盘链接下载查看。

上海交通大学 ECCV 2018 四篇入选论文解读

AI 研习社按：7月3日，国际人工智能及计算机视觉顶级会议ECCV 2018论文接收列表公布，今年的ECCV大会将在德国慕尼黑举行。据AI科技评论了解，上海交通大学SJTU-UCLA机器感知与推理联合研究中心有4篇论文入选，研究方向涉及自动驾驶、视频理解、视觉跟踪以及新型神经网络。本文对这几篇论文做了简介，更多详细内容可通过论文网盘链接下载查看。

关于机器学习，不可不知的15个概念

‍‍ 作者：布奇·昆托（Butch Quinto）来源：大数据DT（ID：hzdashuju）有监督学习有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。回归用于预测“价格”“温度”或“距离”等连续值，而分类用于预测“是”或“否”、“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”、“恶性”或“良性”等类别。分类包含三种类型的分类任务：二元分类、多类别分类和多标签分类。回归中包含线性回归和生存回归。无监督学习无监督学习是一种机器学习任务，它在不需要标记响应的情况下发现数据集中隐藏

多目标检测：基于Yolo优化的多目标检测（附论文下载）

为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。多目标检测作为目标检测领域的一个重要研究方向，一直受到研究人员的广泛关注。目前，在智能交通、智能辅助驾驶和视频监控等领域已经产生了深入的研究。

8比特数值也能训练模型？商汤提训练加速新算法丨CVPR 2020

在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程，缩短卷积神经网络训练时间。

EfficientNet 解析：卷积神经网络模型尺度变换的反思

原标题 | EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

深度学习之卷积神经网络

纵观过去两年，“深度学习”领域已经呈现出巨大发展势头。在计算机视觉领域，深度学习已经有了较大进展，其中卷积神经网络是运用最早和最广泛的深度学习模型，所以今天就和大家分享下卷积神经网络的工作原理。

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。

不使用先验知识与复杂训练策略，从头训练二值神经网络！

作者：Joseph Bethge、Marvin Bornstein、Adrian Loy、Haojin Yang、Christoph Meinel

计算机视觉之ResNet50图像分类

图像分类是计算机视觉应用中最基础的一种，属于有监督学习类别。它的任务是给定一张图像，判断图像所属的类别，比如猫、狗、飞机、汽车等等。本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类。

【深度学习】卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

著名：本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果。我想Michael的实验结果更有说服力一些。本书在github上有中文翻译的版本，

EfficientNet 解析：卷积神经网络模型尺度变换的反思

自 AlexNet 赢得 2012 年 ImageNet 的竞赛以来，CNN（卷积神经网络的缩写）已成为深度学习中各种任务（尤其是计算机视觉）的实用算法。从2012年至今，研究人员一直在试验并试图提出更好的架构，以提高模型对不同任务的准确性。今天，我们将深入探讨最新的研究论文"高效网络（EfficientNet，https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf）"，它不仅注重提高模型的准确性，而且注重提高模型的效率。

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

从1989年LeCun提出第一个真正意义上的卷积神经网络到今天为止，它已经走过了29个年头。自2012年AlexNet网络出现之后，最近6年以来，卷积神经网络得到了急速发展，在很多问题上取得了当前最好的结果，是各种深度学习技术中用途最广泛的一种。在本文中SIGAI将为大家回顾和总结卷积神经网络的整个发展过程。

深度学习之卷积神经网络

纵观过去两年，“深度学习”领域已经呈现出巨大发展势头。在计算机视觉领域，深度学习已经有了较大进展，其中卷积神经网络是运用最早和最广泛的深度学习模型，所以今天就和大家分享下卷积神经网络的工作原理。首先来聊聊什么是深度学习？什么是深度学习 “Deep learningis abranch of machine learning based on a set of algorithms thatattempt to model highlevel abstractions in databy using a

基于转移学习的图像识别

算法该如何分辨这只狗可能属于哪个品种？当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。但是，全世界的各个研究团队（例如牛津，谷歌，微软）都拥有足够的计算能力，时间和金钱，而且以前可能已经解决过一些类似的问题。我们该如何利用他们已经完成的工作呢？现在来让我们了解一个重要的概念——转移学习。

禅与奶罩识别艺术（下）

编者按：本文接上期禅与奶罩识别艺术（上），作者 Kaiser，景略集智总经理，原文载于集智网专栏，雷锋网 AI 研习社已获授权。过拟合/欠拟合之前介绍了卷积提取边缘特征的基本原理，但这还远远不

EfficientNet详解：用智能缩放的卷积神经网络获得精度增益

自从Alex net在2012年ImageNet挑战赛中获胜后，卷积神经网络就在计算机视觉领域中无处不在。它们甚至在自然语言处理中也有应用，目前最先进的模型使用卷积运算来保留上下文并提供更好的预测。然而，与其他神经网络一样，设计cnn网络的关键问题之一是模型缩放，例如决定如何增加模型的尺寸，以提供更好的准确性。

多目标检测：基于YoloV4优化的多目标检测

MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据|附代码数据

在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。

AI安全初探：利用深度学习检测DNS隐蔽通道

DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种，通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量，这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件，从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作，DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。 DNS隐蔽通道可以分为直连和中继两种模式。直连也就是Client直接和指定的目标DNS Server(授权的NS 服务器)连接，通过将数据编码封装在DNS协议中进行通信，这种方式速度快，但是限制比较多，很多场景不

3 个经典的卷积神经网络案例分析

本文将以 Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network 为例，分析几类经典的卷积神经网络案例。

深度学习在图像识别方面的应用

深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。

3 个经典的卷积神经网络案例分析

本文将以 Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network 为例，分析几类经典的卷积神经网络案例。

卷积神经网络超详细介绍

上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。

华为诺亚加法网络再升级：精度提升，可以逼近任意函数

机器之心报道编辑：Panda 深度卷积神经网络的计算常常需要巨大的能耗，因此难以在移动设备上实现。为此学界正在探索研究各式各样的新方法，本文要介绍的这项研究提出了使用加法替代 CNN 中的乘法（卷积），从而极大降低神经网络使用时的能耗。该研究的初步结果已在 CVPR 2020 发表（arXiv:1912.13200）。本文要介绍的是最新的研究成果，在新版本中，AdderNet 的性能已经获得了显著的提升，并且还具有了完善的理论保证。首先，该研究团队证明了具有单个隐藏层 AdderNet 和宽度有界的

农林业遥感图像分类研究[通俗易懂]

遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分，长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘，防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下，并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差，不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明，使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果，因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验，例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet，COCO，VOC等数据集上表现很好，但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet，COCO等数据集，不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少，需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入，同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下，农林区域易受到拍摄视角，光照等造成分割对象重叠，因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略，来优化边界预测不准确的情况，使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明，本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率，具有较高的研究价值农林业遥感图像数据（图1）对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测，防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初，这些数据主要由政府机构使用。如今，蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理，产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的，即通过土地功能不同引起的颜色，亮度或纹理的差异与周围区域亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确，但是非常耗时耗力。图1.1：农田的遥感图像分割定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比，农林业遥感图像中的对象相对简单。例如，人体的图像数据看起来要复杂得多，因为它包含各种不同纹理和形状的子对象（面部，手部，衣服等）。因此，优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象（房屋，工厂，停车场等），区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域，并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持本研究课题来源于计算机与信息工程学院随着传感器技术，航空航天技术，图像处理技术快速的发展，利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂，使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱，本文使用深度学习方法，在现有的的深度学习模型上训练，优化，最终提出一种一种优化后的深度学习模型，经测试，该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象，本文提出的模型主要解决如下几个难点：

纯干货 | 深度学习研究综述

先来一首《好久不见》，给大家说一声抱歉，最近因为种种的原因，没有通过“计算机视觉战队”给打开带来好的文章和知识的分享，在此，代表“计算机视觉战队”向所有关注我们的您敬个礼，也非常感谢大家的支持，谢谢！注：希望大家看这篇文章的时候，可以听着音乐来阅读，因为这是一篇简单易懂，并且可以给大家带来一丝放松的内容吧，希望能给有需要的您带来一些帮助，谢谢支持。那我们就回归正题，来开始和您来聊聊已经占领了半片天的人工智能，作为学习者的我，也不敢说的太深入，更希望得到大家的指正与批评，来增加平台文章的质量。进一步

卷积神经网络(CNN)基础介绍

本文是对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包括卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。

【深度学习】Transformer简介

最早提出的Transformer模型[1]针对的是自然语言翻译任务。在自然语言翻译任务中，既需要理解每个单词的含义，也需要利用单词的前后顺序关系。常用的自然语言模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。

人工智能：卷积神经网络及YOLO算法入门详解与综述（二）

经过前六章的阅读，我从三个世界、数据法则、信息纽带、知识升华、自然智能以及人工智能六个方面对于信息科学技术与创新有了深层次的认识与了解。从对于三个世界的描述中，我了解到了物理、生物和数字世界的区别和联系。同时也明白了物质、能量与数据构成了人类所赖以生存和发展的客观和主观世界。通过这样的三个世界基本底层架构的认知，展开了之后的讨论，之后详细地了解到数据的作用，例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用，在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息，大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系。数据之间的快速传导使各网络之间可以不考虑地理上的联系而重新组合在一起。信息的传递和交换也变得日益频繁。而在之后对于信息的定义及作用介绍之中，通过对于信息法则的介绍以及对于信息编码过程的展示，让我明白了信息的结构、含义与效用。信息的提取与升华成为知识，我对知识的描述性与程序性、显性与隐性、公共性与私密性有了进一步的认识。由知识的不断进化集合的过程中，自然智能也逐渐彰显出其作用，自然智能也拥有其法则。无独有偶，针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。同时本章讨论的课题如下：

GoogleNet_我和我的祖国论文摘要

这是GoogLeNet的最早版本，出现在2014年的《Going deeper with convolutions》。之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬。

ConvNeXt V2：适应自监督学习，让 CNN “再一次强大”？

嗨！今天给大家分享一篇比较新的计算机视觉论文，题目是“ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders”。这篇论文由韩国科学技术院（KAIST）、Meta AI 和纽约大学的研究者合作发表，论文和代码的链接放在下方。

基于pytorch卷积人脸表情识别–毕业设计「建议收藏」

这篇文章记录一下我本科毕业设计的内容。我的课题是人脸表情识别，本来最开始按照历届学长的传统是采用MATLAB用传统的机器学习方法来实现分类的。但是鉴于我以前接触过一点点深度学习的内容，觉得用卷积神经来实现这个网络或许效果会好一点。于是我上网络上搜集了大量资料，照着做了一个基于Pytorch实现的卷积模型，加入了调用摄像头实时识别的程序。第一次接触机器视觉的东西，没有什么经验，还望指教。本次设计的参考来源于以下： 1.基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)–秋沐霖。链接:LINK 2.Pytorch基于卷积神经网络的人脸表情识别-marika。链接：LINK 3.Python神经网络编程-塔里克

时序预测的深度学习算法介绍

深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix ）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比，这些模型通常只需要经数据预处理、网络结构设计和超参数调整等，即可端到端输出时序预测结果。深度学习算法能够自动学习时间序列数据中的模式和趋势，神经网络涉及隐藏层数、神经元数、学习率和激活函数等重要参数，对于复杂的非线性模式，深度学习模型有很好的表达能力。在应用深度学习方法进行时序预测时，需要考虑数据的平稳性和周期性，选择合适的模型和参数，进行训练和测试，并进行模型的调优和验证。来源：轮回路上打碟的小年轻（侵删）

从零开始学keras（七）之kaggle猫狗分类器

【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何提高卷积神经网络训练中的验证精度？

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐