搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡時，需要注意以下幾點：
- 確保輸入數(shù)據(jù)的維度和通道數(shù)與網(wǎng)絡的輸入層匹配。
- 確保卷積核的大小、步長和填充大小設置合理。
- 使用合適的激活函數(shù)，如ReLU、Sigmoid或Tanh。
- 使用合適的池化層來降低特征圖的大小，如MaxPooling或AveragePooling。
- 添加合適的正則化方法，如Dropout或Batch Normalization，以防止過擬合。
- 選擇合適的損失函數(shù)，如交叉熵損失函數(shù)適用于分類問題，均方誤差適用于回歸問題。
- 選擇合適的優(yōu)化器，如SGD、Adam或RMSprop，以調(diào)整網(wǎng)絡的權重和偏置。
- 訓練網(wǎng)絡時，要注意合理設置學習率、批量大小和訓練輪數(shù)，以達到最佳的訓練效果。
