神经网络训练过程中图片像素对训练结果有什么影响，由于GPU内存太小，将224*224改成了120*120

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有影响像素越高相对需要的网络结构更复杂优化技术更好训练时间更长超参数的设置等就好比CIFAR数据集和ImageNet数据集面对的数据集不同上述的组件都要相应发生变化GPU太小的话可以考虑图像降采样、batch_size设置小一点、网络结构适当压缩等。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

神经网络训练时为什么用224*224的图像块

已经过了两年了python神经网络判断股票走势，python分析股票走势。。。。

感觉你现在应该明白了，所以我只是说一下我自己的理解就当作是一种探讨和交流把，其实图片的尺寸对于卷积conv和池化pool来说是没有要求的，但是在早期，我们没有空间金字塔池化之前（spp）我们采取的神经网路的做法是n个卷积和x个池化最后跟着全连接，由于全连接是固定大小的也就是说全连接的参数是一定的，这就需要确保前面的size或者所到全连接之前的featuremap的大小是需要固定的，从最底层向上一直推导到input层，那么图片的大小也就是一定的了，不是说一定要用这个size的，其实你只要将最后的全连接改了，什么size都可以了。

卷积神经网络 测试图像和 训练图像 大小要一样吗

这取决于你的卷积神经网络中是否存在全连接层，因为不同于全连接层，卷积神经网络中的参数是卷积核的权重，与输入大小无关。

如果是全卷积网络，那么对于输入的图像分辨率要求不高，可以大小随意，不过多少应该会有影响。不过如果其中含有全连接层就需要保证输入图像大小一致，可以通过线性插值的方式进行放缩。

卷积神经网络里输入图像大小何时是固定，何时是任意

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卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处

1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（dimensionreductionality）。

比如，一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。

卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（non-linearactivation），提升网络的表达能力；