卷积神经网络（CNN）的参数调整是优化模型性能的关键步骤，以下是一些核心方法及注意事项：
1. 学习率（Learning Rate）
- 作用：控制参数更新的步长。
- 调整方法：
- 初始值选择：常用范围是 (10^{-3}) 到 (10^{-5})，可通过学习率扫描（LR Finder）确定。
- 动态调整：使用学习率衰减（如指数衰减、余弦退火）或自适应优化器（如Adam、RMSprop）。
- 注意事项：过大会导致震荡不收敛，过小则训练缓慢。
2. 优化器（Optimizer）
- 常见选择：SGD（带动量）、Adam、Adagrad等。
- 参数调整：
- 动量（Momentum）：通常设为0.9（SGD），缓解局部最优问题。
- 自适应参数：如Adam的 (\beta_1, \beta_2)，一般无需调整，保持默认（如0.9和0.999）。
3. 批量大小（Batch Size）
- 影响：小批量（如32-256）提供噪声正则化，大批量加速训练但需更大内存。
- 配合调整：增大批量时，可适当提高学习率（线性缩放规则）。
4. 卷积层参数
- 卷积核数量：逐层递增（如16→32→64），深层捕捉高阶特征。
- 卷积核尺寸：常用3×3或5×5，小尺寸减少参数且保留局部特征。
- 步长（Stride）与填充（Padding）：步长2可降维，填充“same”保持特征图尺寸。
5. 正则化与防过拟合
- Dropout：全连接层常用比例0.2-0.5，输入层更低。
- L2正则化：惩罚项系数（λ）通常在 (10^{-4}) 到 (10^{-2})。
- Batch Normalization：加速收敛，允许更高学习率，常加在卷积层后。
6. 网络结构与深度
- 深度调整：增加层数提升表达能力，但需配合残差连接（ResNet）避免梯度消失。
- 全局池化：用全局平均池化替代全连接层，减少参数量。
7. 数据增强
- 方法：旋转、裁剪、翻转、色彩抖动等。
- 调整关键：平衡多样性（防过拟合）与真实性（避免噪声干扰）。
8. 超参数搜索策略
- 网格搜索：小范围精确调整，但计算成本高。
- 随机搜索：更高效，适合高维空间。
- 自动化工具：贝叶斯优化（Hyperopt）、遗传算法或AutoML框架（如Optuna）。
9. 早停法（Early Stopping）
- 耐心参数（Patience）：通常设为10-20个epoch，监控验证集损失不再下降时终止训练。
10. 激活函数选择
- ReLU族：常用ReLU，深层网络可换Leaky ReLU（负斜率0.01）或ELU防神经元死亡。
调整流程建议
- 固定其他参数，优先调整学习率和批量大小。
- 优化网络深度与卷积核配置。
- 加入正则化（如Dropout、BN）并调整强度。
- 最后微调数据增强策略和优化器参数。
通过系统化调整，结合验证集监控，可显著提升CNN的泛化能力与效率。
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