背景：
标记TensorFlow，因为Keras运行在其之上，这更是一个通用的深度学习问题。
我一直在处理Kaggle的数字识别问题，并使用Keras来训练CNN模型用于该任务。下面的模型是我在比赛中使用的原始CNN结构，表现还可以。
def build_model1(): model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), padding="Same" activation="relu", input_shape=[28, 28, 1])) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Dropout(0.25)) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), padding="Same", activation="relu")) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Dropout(0.25)) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), padding="Same", activation="relu")) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Dropout(0.25)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation="relu")) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(10, activation="softmax")) return model然后，我阅读了Kaggle上其他人的笔记本，并借鉴了另一个CNN结构（如下所示），这个结构的表现比上面的要好得多，因为它达到了更高的准确率、更低的错误率，并且在过拟合训练数据之前经过了更多的轮次。
def build_model2(): model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (5, 5),padding ='Same', activation='relu', input_shape = (28, 28, 1))) model.add(layers.Conv2D(32, (5, 5),padding = 'Same', activation ='relu')) model.add(layers.MaxPool2D((2, 2))) model.add(layers.Dropout(0.25)) model.add(layers.Conv2D(64,(3, 3),padding = 'Same', activation ='relu')) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3),padding = 'Same', activation ='relu')) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2))) model.add(layers.Dropout(0.25)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(256, activation = "relu")) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(10, activation = "softmax")) return model问题：
第二个CNN结构表现更好的背后有什么直觉或解释吗？是什么使得堆叠2个Conv2D层比在最大池化和Dropout之前只使用1个Conv2D层更好？还是说有其他因素促成了第二个模型的结果？
感谢你们的时间和帮助。
回答：
这两种方法的主要区别在于后者（2个卷积层）在不丢失信息的情况下，能够更灵活地表达非线性变换。最大池化会从信号中移除信息，Dropout强制分布式表示，因此两者都有效地增加了信息传播的难度。如果对于给定的问题，需要对原始数据应用高度非线性的变换，堆叠多个卷积层（带有ReLU）会使学习变得更容易，就是这样。还要注意，你是在比较一个有3个最大池化的模型和一个只有2个的模型，因此后者可能会丢失更少的信息。另一个区别是后者的全连接部分要大得多，而第一个模型的全连接部分很小（64个神经元加上0.5的Dropout意味着你实际上最多只有32个神经元处于激活状态，这是一个很小的层！）。总结如下：
- 这些架构在许多方面都有所不同，而不仅仅是堆叠卷积网络。
- 堆叠卷积网络通常会导致处理过程中丢失的信息更少；例如，请参阅“全卷积”架构。
