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编程问答

二分类卷积核极限数量实验

發布時間：2025/4/5 编程问答 67 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 二分类卷积核极限数量实验 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

摘要

通過分類mnist 0和2的實驗證明神經網絡的卷積核數量是有極大值的，超過極大值網絡性能會下降。并且證實就是單核的網路的性能也比無核的網絡性能要好。

?

實驗過程

將mnist的圖片變成9*9，先后分別用無卷積核網絡和有1-12個卷積核的網絡進行分類，停止收斂的標準是網絡的輸出函數與目標函數的差值小于δ，讓δ等于1e-4到1e-6的20個值，每個δ統計199次，取平均值

?

得到數據

?

無核

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

?

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

平均準確率p-ave

1.00E-04

0.980931

0.9719622

0.9754188

0.9794774

0.9825319

0.9823871

0.9832263

0.9827917

0.9827617

0.9826443

0.9815729

0.9808411

0.9800618

9.00E-05

0.980409

0.9742924

0.9773045

0.9802542

0.9827318

0.982959

0.9828991

0.982462

0.9825045

0.9824645

0.9812732

0.9808536

0.9814555

8.00E-05

0.9805963

0.9734782

0.9782886

0.9811133

0.9827942

0.9827492

0.9822947

0.9828292

0.9817877

0.9818226

0.9807362

0.9808611

0.9805838

7.00E-05

0.9805189

0.9748269

0.9800194

0.9823421

0.9838731

0.9836184

0.9832512

0.9832762

0.98192

0.9825769

0.9813156

0.9803566

0.9805514

6.00E-05

0.9813631

0.9759159

0.9813256

0.9836334

0.9836509

0.9832887

0.983506

0.9827442

0.9826943

0.9818851

0.9809834

0.9814005

0.9821398

5.00E-05

0.9820649

0.9770622

0.9815554

0.9838731

0.9846124

0.9848622

0.9847923

0.9844576

0.9832487

0.9843552

0.9829865

0.9826793

0.9825569

4.00E-05

0.9827467

0.9787781

0.9825619

0.9839031

0.985022

0.9860685

0.9851694

0.9853767

0.984485

0.9842802

0.9844476

0.9833936

0.9833387

3.00E-05

0.9830564

0.9790029

0.9832737

0.9849821

0.986573

0.9864681

0.9861909

0.9859162

0.9856489

0.9854042

0.9852493

0.9853592

0.9847723

2.00E-05

0.983526

0.9790903

0.9848147

0.9860161

0.986628

0.9873223

0.9866704

0.9868528

0.9864057

0.9859361

0.9862134

0.9860086

0.9858188

1.00E-05

0.9821723

0.980966

0.9863482

0.9871974

0.988184

0.9875646

0.9877469

0.9880216

0.9876145

0.9869701

0.9874447

0.9866205

0.9870351

9.00E-06

0.9822897

0.9818076

0.9861859

0.9878218

0.9877769

0.9882389

0.988124

0.9884137

0.9875496

0.9869876

0.9871674

0.9869976

0.9870226

8.00E-06

0.9825819

0.9819875

0.986096

0.9873947

0.9883738

0.9886085

0.9884087

0.9877194

0.9878243

0.9875046

0.9879242

0.9867878

0.9869402

7.00E-06

0.9826743

0.9825819

0.9865256

0.9877794

0.9882589

0.9884712

0.9884937

0.9881964

0.9873673

0.9883038

0.9871425

0.987165

0.9872474

6.00E-06

0.9826368

0.9833062

0.9868428

0.9879966

0.9888408

0.9884187

0.9886235

0.9883838

0.9880766

0.9880366

0.9882289

0.9874447

0.9876195

5.00E-06

0.9826618

0.9830265

0.9868053

0.9883288

0.9883363

0.988144

0.9884462

0.9883188

0.9880041

0.987672

0.9875121

0.9874197

0.9877219

4.00E-06

0.9829016

0.9828242

0.98713

0.9884812

0.9894627

0.9890406

0.9889532

0.9882514

0.9885436

0.9883063

0.9882114

0.9879542

0.987587

3.00E-06

0.9834086

0.9839581

0.9874047

0.9888308

0.9893328

0.9890931

0.9892205

0.9887884

0.9885636

0.9882239

0.9882389

0.988124

0.9879692

2.00E-06

0.9839805

0.9847773

0.9881865

0.9889807

0.9895476

0.9900621

0.9892329

0.9895701

0.9892429

0.9891955

0.9887634

0.988094

0.988159

1.00E-06

0.9850945

0.9854841

0.9889957

0.9897649

0.9904767

0.9902844

0.9903394

0.9899123

0.9899897

0.9900821

0.9896076

0.9895801

0.9893054

?

這個數據很明顯，這個網絡的卷積核的極大值就是4個，超過4個以后網絡的性能就是下降的。

與前面的實驗相比改進了卷積核的寫法后就是單卷積核的網絡的性能也要好于無核的網絡。

?

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

δ

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

最大值p-max

1.00E-04

0.9870775

0.9900596

0.9900596

0.9900596

0.9895626

0.9890656

0.9905567

0.9900596

0.9905567

0.9905567

0.9905567

0.9895626

9.00E-05

0.9885686

0.9900596

0.9900596

0.9900596

0.9890656

0.9895626

0.9900596

0.9900596

0.9905567

0.9900596

0.9895626

0.9905567

8.00E-05

0.9870775

0.9895626

0.9895626

0.9900596

0.9895626

0.9900596

0.9900596

0.9895626

0.9905567

0.9905567

0.9900596

0.9905567

7.00E-05

0.9865805

0.9920477

0.9920477

0.9895626

0.9905567

0.9905567

0.9910537

0.9905567

0.9910537

0.9900596

0.9905567

0.9910537

6.00E-05

0.9875746

0.9905567

0.9905567

0.9905567

0.9905567

0.9905567

0.9910537

0.9910537

0.9910537

0.9905567

0.9925447

0.9920477

5.00E-05

0.9890656

0.9900596

0.9900596

0.9910537

0.9915507

0.9905567

0.9905567

0.9905567

0.9915507

0.9920477

0.9910537

0.9915507

4.00E-05

0.9870775

0.9910537

0.9910537

0.9905567

0.9915507

0.9905567

0.9910537

0.9910537

0.9910537

0.9920477

0.9900596

0.9915507

3.00E-05

0.9890656

0.9905567

0.9905567

0.9920477

0.9915507

0.9925447

0.9920477

0.9920477

0.9920477

0.9915507

0.9925447

0.9910537

2.00E-05

0.9890656

0.9915507

0.9915507

0.9925447

0.9925447

0.9930418

0.9930418

0.9925447

0.9925447

0.9920477

0.9920477

0.9925447

1.00E-05

0.9890656

0.9925447

0.9925447

0.9935388

0.9935388

0.9945328

0.9930418

0.9930418

0.9935388

0.9930418

0.9930418

0.9925447

9.00E-06

0.9905567

0.9930418

0.9930418

0.9945328

0.9930418

0.9945328

0.9935388

0.9940358

0.9935388

0.9935388

0.9935388

0.9930418

8.00E-06

0.9895626

0.9945328

0.9945328

0.9935388

0.9940358

0.9945328

0.9935388

0.9940358

0.9935388

0.9940358

0.9935388

0.9935388

7.00E-06

0.9905567

0.9930418

0.9930418

0.9935388

0.9935388

0.9945328

0.9940358

0.9930418

0.9935388

0.9940358

0.9925447

0.9930418

6.00E-06

0.9895626

0.9940358

0.9940358

0.9945328

0.9940358

0.9935388

0.9940358

0.9940358

0.9940358

0.9950298

0.9940358

0.9935388

5.00E-06

0.9895626

0.9935388

0.9935388

0.9950298

0.9945328

0.9940358

0.9955268

0.9940358

0.9940358

0.9940358

0.9955268

0.9940358

4.00E-06

0.9895626

0.9935388

0.9935388

0.9945328

0.9945328

0.9950298

0.9945328

0.9950298

0.9945328

0.9945328

0.9940358

0.9945328

3.00E-06

0.9905567

0.9945328

0.9945328

0.9940358

0.9940358

0.9955268

0.9945328

0.9945328

0.9940358

0.9945328

0.9945328

0.9945328

2.00E-06

0.9920477

0.9950298

0.9950298

0.9950298

0.9950298

0.9960239

0.9950298

0.9950298

0.9955268

0.9950298

0.9940358

0.9945328

1.00E-06

0.9920477

0.9945328

0.9945328

0.9950298

0.9950298

0.9955268

0.9960239

0.9945328

0.9950298

0.9955268

0.9960239

0.9950298

雖然隨著核數量的增加網絡性能下降但是最大值差異不大，但與無核的網絡相比至少要大0.002，這個對比很顯著。

?

?

無核

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

δ

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

耗時 min/199

1.00E-04

0.2510167

1.2715

2.8217333

5.1089833

8.2244

11.63025

14.325867

18.464317

19.568783

24.883217

27.894917

30.5407

35.482333

9.00E-05

0.2691833

1.4081167

3.0315333

5.4479167

8.46165

11.841017

15.08195

18.796167

22.856683

26.815167

28.957083

32.827283

34.380633

8.00E-05

0.2690667

1.5663833

3.3068833

6.3013667

7.6072833

9.0804333

16.304467

20.220283

21.989017

25.436333

30.08465

32.092583

37.09115

7.00E-05

0.2797

1.6771667

3.6570833

6.3787167

10.332117

14.287483

17.20495

19.265317

24.540617

28.654333

31.4023

35.701783

38.670483

6.00E-05

0.29395

1.7820667

4.0756833

5.4802333

11.6074

15.76265

17.986717

21.974783

26.9867

29.22455

33.383133

37.477267

41.156033

5.00E-05

0.3057167

2.1413833

4.4190667

8.1032667

12.5821

16.450767

19.949167

22.1754

28.092133

32.563083

36.113567

38.653917

44.88355

4.00E-05

0.32555

2.39175

5.1381667

9.29685

13.4934

15.459617

22.3508

26.857917

31.82875

34.540633

38.003217

43.7331

46.465733

3.00E-05

0.3573333

2.8671

6.21925

10.574367

13.08

19.680767

25.4449

29.330183

34.697517

40.599

44.00425

48.46525

52.224633

2.00E-05

0.4487167

3.5389

7.6344833

12.621517

18.1334

23.220783

25.266033

33.831767

36.608567

42.10865

46.517267

50.2975

57.184533

1.00E-05

0.5657

5.16495

10.4814

16.757217

23.107117

29.435483

33.560983

39.054233

45.175417

54.56055

57.1836

64.459117

69.426083

9.00E-06

0.5779

5.4613667

11.08785

14.880367

23.517033

30.675617

38.538583

42.5816

49.113533

53.532183

59.51315

64.300083

69.5925

8.00E-06

0.6237333

5.8232

11.272

18.11145

23.764067

29.274283

35.182233

42.7501

48.519683

55.278533

60.619967

66.11955

73.005083

7.00E-06

0.6701667

6.1751

12.540717

19.626467

23.809333

33.355817

40.047483

44.642233

52.064817

57.1209

63.674367

68.816567

74.744667

6.00E-06

-1.043133

6.4720833

13.542133

20.0948

26.614533

31.45445

38.972967

46.176583

52.081467

60.708967

64.057983

72.303883

76.163333

5.00E-06

0.8278667

7.2051167

14.259883

21.24865

28.258033

34.109517

41.226333

48.910033

54.673833

62.315317

66.795883

75.911267

81.254883

4.00E-06

0.92955

7.6314833

15.4772

22.509267

30.298767

39.369883

46.338433

51.8897

59.972433

66.741217

73.211083

80.869683

85.531033

3.00E-06

1.0805333

6.5921667

15.777033

24.25435

33.881

41.083117

47.96175

56.240533

63.19005

69.45185

78.905017

85.909833

94.3877

2.00E-06

1.4429333

9.5656

15.067417

27.935483

30.0696

46.009817

53.679467

62.338233

70.84785

78.75425

86.743033

96.4067

100.94462

1.00E-06

2.15025

11.655817

22.0313

30.766883

43.671067

54.981717

63.107367

72.584117

82.2587

92.99845

100.5198

111.2489

120.38415

由于改變了核的寫法，網絡收斂的時間幾乎就是線性的，12個核的收斂時間是4個核的收斂時間的2.79倍，但是性能只有4個核的99.8%。也就是浪費了2.79倍的時間和算力但是換來的卻是性能下降了0.2%。

由此可見增加卷積核雖然不會導致網絡性能大幅下降，但是確實可能造成大量的浪費，因此優化下卷積核的數量是很有必要的。

?

無核

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

δ

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

1.00E-04

3165.7085

6594.0653

7748.9648

9529.9246

11176.784

12379.889

13558.055

14096.704

15073.402

15596.523

15981.08

16323.141

16675.151

9.00E-05

3407.9095

7377.2462

8445.4271

10215.111

11433.447

12701.347

14308.377

14948.116

15857.749

16152.794

16621.407

16887.362

16965.899

8.00E-05

3486.7638

8280.9648

9263.9347

11330.613

12633.432

13926.367

15185.442

16021.583

16417.08

16968.116

17287.101

17275.548

17629.211

7.00E-05

3668.6834

8864.809

10286.09

11740.794

13858.935

15354.01

16078.221

16613.035

17118.744

17903.965

18037.789

18508.497

18403.266

6.00E-05

3962.5628

9461.8945

11461.08

12902.628

15540.714

17113.663

17103.623

17932.744

18677.93

18283.779

18910.442

19475.588

19564.789

5.00E-05

4167.6784

11471.121

12547.915

15065.08

16882.035

17916.347

18959.307

19536.06

20133.709

20395.01

20835.99

20913.201

20887.457

4.00E-05

4515.8291

12890.02

14653.377

17104.111

18521.171

19657.643

20620.779

21938.07

22008.899

22532.583

22735.92

22696.322

22777.518

3.00E-05

5059.8794

15370.442

17854.764

19685.779

21551.729

22471.181

23230.905

24183.859

24314.332

24922.613

24905.533

25087.668

24971.905

2.00E-05

6524.8744

19073.583

22028.106

23803.889

25042.492

26591.739

26606.236

26850.07

27237.663

27379.02

27449.276

27155.905

27362.648

1.00E-05

8527.8995

28067.92

30412.719

31097.427

32837.94

32943.824

33148.839

33615.513

33142.141

33984.995

33088.357

33560.442

33350.975

9.00E-06

8746.4221

29789.422

32222.844

32834.593

33713.864

34114.477

34996.824

34830.402

35206.653

34491.02

34649.281

34490.653

34142.261

8.00E-06

9474.0101

31697.523

32766.905

33801.07

34210.688

35002.668

36016.985

35084.824

35570.97

35643.171

35501.302

35080.271

35375.392

7.00E-06

10301.668

33712.196

35559.377

36198.317

36519.879

37369.322

36858.357

37080.543

37402.528

36598.528

36545.251

36462.261

36376.387

6.00E-06

11850.653

35417.709

37922.764

38082.186

38643.935

38723.136

38242.618

38353.578

38801.95

38738.503

38041.749

37771.367

37248.302

5.00E-06

13068.734

39449.126

39982.452

40338.633

41573.965

40671.688

40908.286

41188.02

40236.759

40241.07

39805.392

39794.266

39332.538

4.00E-06

14670.05

41822.709

43194.121

42763.352

41775.06

44011.492

43305.236

43111.573

43195.477

43185.925

42760.296

42320.879

41888.849

3.00E-06

17112.472

46296.513

46017.899

46075.472

45625.131

45659.955

46976.673

46795.719

46156.447

44958.789

46297.935

45931.382

45347.779

2.00E-06

23285.869

52644.849

51703.975

52201.01

52207.563

53319.307

51039.03

51098.784

50992.623

51048.387

50976.905

50405.407

49902.251

1.00E-06

35222.241

64157.402

63712.854

61751.06

62164.94

62810.206

61508.296

60616.573

60869.266

60364.543

59755.307

59271.693

58164.457

隨著核的增加迭代次數是緩慢減少的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二分类卷积核极限数量实验的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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