cnn卷积神经网络详解 既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您

如果我设计了一种算法，可以让卷积神经网络的泛化准确率提高2%∽3%左右，能不能发表论文？

论文当然可以发表。

目前泛化能力总体上已经到了瓶颈，总体上达到了这个优化水平，所以选择CVPR应该没有问题。

但优化的方向不仅仅是泛化能力。一篇优秀的CVPR论文不可能在一个方面得到推广，所以很容易被淘汰。需要包括其他支持方面，例如：

它是否提高了通用场景的泛化能力？

它是通过堆网络层实现的，这会导致泛化，但性能会下降很多吗？

这种泛化精度是否有特殊的前提，是否适合小样本和不平衡样本？

根据纸张和测试集的方法，是否可以快速复制？最好有一个GIT的演示。

提高泛化精度的原则是否足够创新？需要清晰严谨的数理逻辑。

与其他类似的技巧相比，有哪些亮点？

是否有任何实际的项目登陆证书？

以上只是我示例的一部分。别听楼上的废话。如果一篇优秀的论文能够成功应用于四大人工智能会议，将会给你带来巨大的利润。进入阿里达摩学院、腾讯和头条新闻是一个很大的奖励项目。

影响深度卷积神经网络算法的关键参数是()？

卷积核数卷积核大小卷积核权重参数初始分布卷积核偏差参数初始分布池大小池步长池优化算法目标函数批量大小正则化数据预处理会影响太多参数

如何用c 在mnist上实现一个简单的卷积神经网络，有哪些参考资料？

在支持向量机方面，libsvm绝对是首选库，应该是应用最广泛的机器学习库。让我们主要推荐一些GitHub的深度学习项目！1.1.1网络-恒星：2200卷积实现了神经网络，可用于分类、回归、强化学习等。2.深度学习工具箱-星级：1000实施中最热门的库存，包括CNN、DBN、SAE、CAE等主流机型。3.深度学习（yusugomo）-星星：800深度学习网络是用Python、C/C、Java和scala五种语言实现的。实现模型包括DBN/cdbn/RBM/CRBM/DA/SDA/LR。4.神经网络和深度学习-星星：500这个是同名书籍的匹配代码，语言为python。5.rbm-mnist-星星：200这个是Hinton matlab的C重写版代码。实现了拉斯穆森共轭梯度算法。

为什么感觉学校里普遍都教java，而不教Golang、Rust、Node.js这些？

用java教你程序设计和实现，我们需要掌握编程思想，语言不是关键。

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