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初识卷积神经网络，感觉调参数很需要经验啊，各位大神有没有比较好的关于调参数的论文推荐？
DNN与CNN（卷积神经网络）的区别是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。 DNN是指包含多个隐层的神经网络，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，从神经元的角度来讲解，MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是encode进了时间相关性的DNN。
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现在有很多论文把1D-CNN用在振动信号上面，进行机械设备的智能故障诊断。 用于振动信号的一维卷积神经网络 再举个例子，下图所示的深度残差收缩网络就是一种1D-CNN。
基础的CNN由 卷积(convolution), 激活(activation), and 池化(pooling)三种结构组成。 CNN输出的结果是每幅图像的特定特征空间。 当处理图像分类任务时，我们会把CNN输出的特征空间作为 全连接层或全连接神经网络 (fully connected neural network, FCN)的输入，用全连接层来完成从输入图像到标签集的映射，即分类。
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network） 卷积神经网络中的隐藏层执行特定的数学函数（如汇总或筛选），称为卷积。 卷积神经网络共分为以下几个层级：输入层(input layer)、卷积层(convolution layer)、池化层(pooling layer)、全连接层(fully connected layer)。
2015年5月30日 · 卷积神经网络（CNN） 自己用训好的网络来提图像特征用于其他任务，选择的特征是输出层前面的全链接层4096维特征，但发现这个特征不具有旋转不变性，回顾了整体过程，感觉也没有哪…
2016年11月16日 · CNN 的第一层通常是卷积层（Convolutional Layer）。首先需要了解卷积层的输入内容是什么。如上所述，输入内容为一个 32 x 32 x 3 的像素值数组。现在，解释卷积层的最佳方法是想象有一束手电筒光正从图像的左上角照过。
2024年3月5日 · CNN： 特点：CNN主要用于处理具有网格结构的数据，如图像、语音和时间序列数据。其核心是卷积层，通过共享参数的卷积操作提取输入数据的局部特征。CNN还包括池化层用于下采样和减少参数数量，以及全连接层用于分类或回归任务。
然后是attention和CNN“神不似”的问题。 首先是操作模式不同 ：attention的注意力权重是 动态 的按照输入计算出来的，即是随着输入改变的，可谓“见人说人话，见鬼说鬼话”，但是卷积一但训练完毕就 定死 了，和输入无关了；attention考虑的是全输入，然后在全输入下“划重点”，而卷积上来就是 ...
