深度学习模型各层参数数目对于性能的影响

深度学习模型各层参数数目对于性能的影响 北京林业大学2015,12,30号发表在计算机科学与应用的杂志上， 中文期刊

论文地址：http://image.hanspub.org:8080/pdf/CSA20151200000_79830787.pdf  

本文基于卷积神经网络和递归卷积神经网络模型探究了深度学习网络不
同层级间参数分布对网络性能的影响，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上进行了大量的实验。
结果表明：在保证网络总参数大致相等并稳定在饱和的临界值附近的条件下，增加高层参数数量的能够
提升网络性能，而增加低层参数数量的会降低网络性能。通过这一简单的规则，我们设计的递归卷积神
经网络模型结构在CIFAR-100和SVHN两个数据集上达到了目前单模型最低的识别错误率