我搜索了许多关于卷积神经网络的文章，发现了一些可以参考的好结构。例如，AlexNet、VGG、GoogleNet。

但是，如果我想自己定制CNN架构，如何排列/排序不同的层呢？例如，卷积层、丢弃层、最大池化层…有没有什么标准？还是只是不断尝试不同的组合来产生好的结果？

回答：

据我所知，并没有一个固定的标准，而是取决于组合

1-如果你想创建一个更深的网络，可以使用残差块来避免遇到梯度消失问题。

2-使用3×3卷积的标准是因为它可以减少计算成本，例如三个同时进行的3×3卷积可以实现一个7×7卷积的效果，而且成本更低

3-丢弃层的主要原因是引入正则化，正如作者所称，这也可以通过批量归一化来实现。

4-在决定要增强什么以及如何增强之前，必须先理解自己试图解决的问题。

你可以查看在斯坦福大学教授的案例研究斯坦福案例研究

这个视频可以帮助你理解这些组合的许多方面，以及它们如何导致模型改进，并帮助你构建自己的网络。