我开始学习深度学习，我想知道CNN中输入的特征数量与参数数量之间是否存在关联。
我实际上正在寻找一种选择网络中最佳参数数量的方法。例如，在仅具有密集层的网络中，参数的数量根据损耗函数的值进行调整，对于CNN是否相同？
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我不是专家。但还是要回答。
我认为CNN中输入的特征数量与参数数量之间存在一定的相关性。功能越多，CNN的结构就应该越复杂，以提高准确性。复杂的体系结构意味着更多的参数。所以这是如何关联的。随着功能的增加，您的网络必须学习更多复杂的知识，这意味着更复杂的体系结构。
要找到最佳数量的参数，我认为这是一种反复试验的方法。您尝试其他设置。找出在准确性和最佳参数方面最适合您的方法。希望我的回答会有所帮助。