主要介绍了keras做CNN的训练误差loss的下降操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

采用二值判断如果确认是噪声，用该点上面一个灰度进行替换。 噪声点处理：对原点周围的八个点进行扫描，比较。当该点像素值与周围8个点的值小于N时，此点为噪点 。 处理后的文件大小只有原文件小的三分之一，前后的图片内容肉眼几乎无法察觉。 但是这样处理后图片放入CNN中在其他条件不变的情况下，模型loss无法下降，二分类图片，loss一直在8-9之间。准确率维持在0.5,同时，测试集的训练误差持续下降，但是准确率也在0.5徘徊。大概真是需要误差，让优化方法从局部最优跳出来。 使用的activation