CDA数据科学研究院 CDA考试中心 CDA网校 企业服务
CDA社区
CDA竞赛 CDA技术答疑 CDA会员 职业咨询
关于CDA APP下载
全国热线4000-51-9191

cda

数字化人才认证
全国校区
北京 上海 广州 深圳 成都 西安 南京 长沙 宁波
数据分析师 就业班 题库 CDA认证
登录 注册
首    页
课程中心
就业邦：
CDA数据分析周末就业班2025 CDA数据分析脱产就业班2025 CDA敏捷算法建模周末班
职业技能：
CDA 业务数据分析 LEVEL Ⅰ 实操班 CDA 商业策略分析 LEVEL Ⅱ 集训营 CDA 机器学习与深度学习 LEVEL Ⅲ 集训营
职业路径
直播公开课
认证考试认证考试
企业内训
CDA社区CDA社区
CDA竞赛 CDA技术答疑 CDA会员 scikit-learn中文社区 职业咨询 求职招聘 能力测试
产    品CDA社区
大数据与人工智能实验室 好学AI(下一代智能学习产品) CDA网校 CAIE人工智能工程师认证 AI工具集
证书查询

首页 > 行业图谱 >

1/1

【CDA干货】密集连接卷积神经网络（DenseNet）：最后归一化的技术价值与实践

【CDA干货】密集连接卷积神经网络（DenseNet）：最后归一化的技术价值与实践
2025-09-04
在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连接卷积神经网络（DenseNet），通过 “密集块（Dense Block）” 中相邻层的全连接设计 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践
2025-08-25
神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛化能力的关键环节。本文从神经网络的基础结构出发，系统梳理隐藏层神经元个数确定的核 ...
图像识别模型的优化最佳实践
2024-12-06
在机器学习中，特征重要性可视化是一项关键技术，用于评估和展示特征对模型预测结果的影响程度。通过合理利用这些技巧和方法，研究人员和工程师能够更好地优化图像识别模型，提高其性能和准确性。 条形图与水平条形 ...
如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？
2023-11-02
梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中常见的问题，它们可能导致模型无法有效学习或训练过程变得不稳定。在本文中，我们将探讨一些解决这些问题的方法。 激活函数选择： 梯度消失和梯度爆炸通常与使用不合适的激 ...
常用的卷积神经网络模型有哪些？
2023-07-17
常用的卷积神经网络模型有很多，每个模型都有不同的结构和应用领域。以下是一些常见的卷积神经网络模型： LeNet-5：LeNet-5 是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人在1998年提出。它主要应用于手写数字识别， ...

卷积神经网络中，那个卷积输出层的通道数(深度)的计算？

卷积神经网络中，那个卷积输出层的通道数(深度)的计算？
2023-03-31
在卷积神经网络中，卷积输出层的通道数（也称为深度或特征图数量）是非常重要的超参数之一。该参数决定了模型最终的学习能力和效果，并且需要根据具体任务来进行调整。 通常情况下，卷积神经网络由多个卷积层和 ...
1/1
数据分析师 CDA网校 A+学院

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
友情链接(合作QQ:1643607533)： 数据分析师考试 数据分析师 美国留学 低代码平台 易观数据报告 培训机构 经济师考试 大数据发展规划 驾驶员考试 app制作 八爪鱼采集器 山西人事考试网
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询