❶ 深度學習為什麼加入卷積神經網路之後程序運行速度反而變慢了
實際上對於同等規模的特徵，卷積神經網路由於權重共享，極大地減少了訓練參數，相比普通的神經網路肯定是更快的，只是因為卷積神經網路現在用來做更復雜的圖像運算，讓你感覺速度變慢了
❷ 怎麼評判卷積神經網路訓練得差不多了
這個得根據你所要執行的任務難度而定
❸ 卷積神經網路怎麼計算輸出特徵圖的大小
假設原圖為32*32的，卷積核尺寸為4，步長為2，則輸出的圖像應該是（32-4+2）/2=15，輸出就應該是15*15的圖像
❹ cnn 卷積神經網路 在1080 gpu 速度反而沒有 940m 快 為什麼
不一定，但gpu往往比cpu快數十倍。
cpu速度也是非常快的，根據cpu核心數適當開多線程可以成倍提升速度。
❺ 如何計算一個卷積神經網路的復雜度
學習率實際和信號分析里的時間常數是一樣的，學習率越小 學習會越精細，但同時學習速度也會降低，因為現實中很多模型都是非線性的，猶如一條曲線，梯度下降採用很多小直線迭代去逼近非線性的曲線，如果每一步跨度太大（學習率）就會失去很多曲線的扭曲信息，局部直線化過嚴重，跨度太小你要到達曲線的盡頭就需要很多很多步，這就需要更多的樣本，所以這個也要考慮實際問題再來決定學習率的。
❻ 卷積神經網路使用哪種框架最好 TensorFlow or Caffe
tensorflow跟caffe、mxnet、pytorch等一樣是一個深度學習工具箱，其中當然也包含卷積神經網路工具箱。
❼ 6.+簡述卷積神經網路使用多層小核代替大核的原因
摘要 您好，根據您提供的信息，我為您查詢到，這個是因為(1)3x3是最小的能夠捕獲像素八鄰域信息的尺寸。
❽ CNNs卷積神經網路演算法最後輸出的是什麼，一維向量和原始輸入圖像有什麼關系呢
看你的目的是什麼了，一般傳統分類的輸出是圖片的種類，也就是你說的一維向量，前提是你輸入圖像是也是一維的label。 如果你輸入的是一個矩陣的label，也可以通過調整網路的kernel達到輸出一個矩陣的labels。
❾ 關於卷積神經網路的卷積核個數問題
在從14變成16的時候，不是一一對應的關系。16個feature map中的每一個都是由前一層的14個和新的kernel卷積，然後把得到的14個結果變成1個feature map。下面的圖或許可以幫你理解。（圖片來源：網頁鏈接）
❿ 為什麼卷積神經網路最後預測輸出結果都是0
0代表0個map，0個特徵，這應該是卷積神經網路的卷積核大小、個數，卷積層數設置過程中的問題。