文件名称:
CNN---multiclass-classification-源码
开发工具:
文件大小: 29kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：CNN-多类别分类
模型的体系结构：我选择创建由4个卷积层组成的CNN模型，以便在每一层上我都使用Relu激活函数和max pool来减小输出矩阵的大小。 此外，我为我的网络添加了辍学，以防止过度拟合。 我整个网络的最后一部分是一个全连接的神经网络，该网络具有3层（2个隐藏层），因此输出层的大小是我们必须分类的类数的30。
超参数和模型的属性：卷积层的滤镜大小：对于前2个卷积层，我选择滤镜大小为4X4，而对于最后两个卷积层，我选择滤镜大小为5X5。 我对这些尺寸进行了测试，最后我选择了性能最佳的过滤器尺寸。 过滤器的大小为1，填充值为零，为2。在检查了不同的学习率之后，我选择了0.001的学习率，该学习率由我的模型的Adam优化器提供。 我之所以使用Adam优化器，是因为它对模型的预测效果最佳。 更多详细信息：我选择了200的批次大小（尝试了50、100、150之类的批次大小之后）。 该
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