神经网络怎么看训练效果,神经网络常用训练方法

神经网络训练时为什么用224*224的图像块

已经过了两年了。。。。

感觉你现在应该明白了，所以我只是说一下我自己的理解就当作是一种探讨和交流把，其实图片的尺寸对于卷积conv和池化pool来说是没有要求的，但是在早期，我们没有空间金字塔池化之前（spp）我们采取的神经网路的做法是n个卷积和x个池化最后跟着全连接，由于全连接是固定大小的也就是说全连接的参数是一定的，这就需要确保前面的size或者所到全连接之前的featuremap的大小是需要固定的，从最底层向上一直推导到input层，那么图片的大小也就是一定的了，不是说一定要用这个size的，其实你只要将最后的全连接改了，什么size都可以了。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

bp神经网络训练能支持100张图片吗？

BP神经网络训练生成的图片解释，急求。

那这张呢，到了最大迭代次数了，可是还是收敛不到指定的精度。出现的情况就是像图上一样，均方误差达到0.00128左右的时候就无法继续下去了，误差梯度总是反复，先下降，一会又缩回去了。

即使我把迭代次数设置到10000次均方误差也就稳定在0.00128左右了，主要是误差梯度总是不停的反复，这是为什么呢？是收敛失败吗？

卷积神经网络 测试图像和 训练图像 大小要一样吗

这取决于你的卷积神经网络中是否存在全连接层，因为不同于全连接层，卷积神经网络中的参数是卷积核的权重，与输入大小无关。