卷积神经网络常见问题范文第1篇

关键词：模式识别卷积神经网络 google earth 应用

中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1007—3973（2012）009—087—02

随着科技的进步，许多发明、电子产品使人们的生活更加方便。生活经常见到的有：笔记本电脑的指纹锁、数码相机的人像识别功能、电脑手写板、语音录入设备、门禁中的虹膜识别技术等等，这些设备与技术中都包含了模式识别技术。这些看似抽象的技术与算法正与其他技术一起悄然的改变人们的生活。

1 什么是模式识别

人们的许多感官功能看似简单，但用人工的办法实现却比较困难。人与人见面相互打招呼。在看见对方的面部后，人能够很快的认定这张脸是个人脸，而且我认识他，应该和他打招呼。这个看似简单的过程其实并不简单，我们不仅仅要识别五官，还要扫描轮廓，而且还要判断是否认识等等。可见，很多看似简单的认知过程，如果试图用某一方法描述确实不宜。对人脸进行模式识别就可以解决这个看似简单的问题。

模式识别（Pattern Recognition）是指通过用计算机对事物或现象的各种形式的（光信息，声信息，生物信息）信息进行处理和和判读，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是人工智能的和信息捕获的重要组成部分。现在被广泛应用于计算机视觉，自然语言处理，生物特征识别，互联网搜索等领域。

2 模式识别与google earth卫星照片

在卫星图片中识别特定的目标，如道路，湖泊，森林等等，往往要运用模式识别技术，现在较为主流的是神经网络识别。上一代的技术室根据RGB提取的，在提取森林或湖泊的时候，有很多干扰颜色，对卫星照片精度有很高要求。根据RGB提取效果不是十分理想，而且计算量大，对硬件有一定要求。

随着神经网络识别技术的发展，现在计算机可自动识别目标。不必使用特殊的卫星波段影像，小型机计算，只要从GOOGLE EARTH获取的普通卫星影像就可以自动识别了。

Google Earth是Google公司开发推出的一款虚拟地球仪软件，它把卫星照片、航空照相布置在一个地球的三维模型上，是一款全球地图集成软件。Google Earth与模式识别技术的综合运用，使其卫星图片在道路规划，通信线路管理，土地勘察，遥感探测等等行业有着很大的运用。

在实际情况下对卫星图片进行模式识别，实现起来有许多困难，光线条件、大地背景、大气云层情况影响以及由于拍摄角度或空气密度等原因导致照片的被照物体的几何变形等都会对识别效果有直接影响。这些都对识别算法要求很高。本文选用的神经网络识别方法，具有识别率高、对不规则物体识别效果好等优点，被广泛运用在许多领域。本文使用改进的卷积神经网络对google earth 卫星图片进行处理，几乎不用对照片进行预处理。这大大节省了运算时间，而且避免了二次处理后对原始文件的污染，大量原始信号被最大程度地保留。

3 模式识别与卷积神经网络

卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Networks）是近年发展起来并引起广泛重视的一种高效识别方法。神经网络是受动物神经系统启发，利用大量简单处理单元互联而构成的复杂系统，以解决复杂模式识别与行为控制问题。目前，CNN已经成为国内外科学家研究的重点方向，特别是在模式识别领域。它的优点是不需要对图像进行复杂的预处理，成为大家广为使用的方法。CNN的基本结构一般包括两层：（1）特征提取层。每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，与其他特征间的位置关系也随之确定下来。（2）特征映射层。网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。

4 卷积神经网络在卫星图片识别中的应用

为提高google earth卫星照片中目标的识别率，创造性使用卷积神经网络进行模式识别，其主要部分基本设计结构如图1所示。

图1中，整个结构模仿动物的神经结构，大量的单一识别单元被关联成一个网路。 C层则是由复杂（complex）神经元组成的神经层，它的输入连接是固定的，不可修改，显示接收信心被激励位置的近似变化。网络中C层的最后一层为识别层，显示模式识别的结果。S层为简单（simple）神经元组成的神经层，完成主要信息提取，其输入连接是不是固定的，可在训练的过程中不断修改。这个系统进过不断的训练，输入照片的格式和大小会自动地被识别，大大节省了前期的工作时间，提高了识别速度。

在训练集中同时需要常规积极样本和消极样本，样本包括卫星图片中房屋和道路的1000个图像目标积极训练集。大多数基于学习方法的目标物体识别使用一个大约为10？0的最小输入窗口，好处是可以做到不遗漏任何重要信息。为了达到稳定的效果，对所有原有的训练样进行色彩转换和对比还原转换，得到的积极样本训练集有2400个目标样本。

5 实验结果

分两个步骤进行试验，第一步对卫星图片进行定位和裁剪等预处理，第二步选取合格卫星图片200个样本图片训练卷积神经网络，训练后得到各层3个主要数据：阈值、权值及神经元细胞平面数，然后使用优化后的神经网络识别机对200个测试样本进行检查，其正确的识别率达到97%。实验要注意训练的时间，系统过度训练后，识别率会不断提高，但训练时间的不断增加，测试失败率到最小值后出现及其微细震荡，造成识别率的小幅波动。（见图2）

实验表明，卷积神经网络应用于卫星图片目标识别是完全可行的，训练样本越丰富则则识别率越高。与传统模式识别方法相比有更高的识别率和抗干扰性。本文采用一种改进的基于卷积神经网络的识别机制对卫星照片中的目标物体进行识别。该识别方法通过对目标物体图片的学习，优化了系统中的关键参数的权值。大大提高了目标物体的识别率。

参考文献：

[1] 高隽.智能信息处理方法导论[M].北京：机械工业出版社，2004.

[2] 高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].北京：机械工业出版社，2003.

[3] 边肇祺.模式识别[M].北京：清华大学出版社，1987.

卷积神经网络常见问题范文第2篇

论文摘要：随着因特网的广泛应用，网络生活越来越成为中学生的重要生活方式，如何在信息技术课中加强德育渗透，引导学生树立正确的网络道德观成为一个重要的研究课题。文章主要介绍了作者在日常教学中渗透网络道德教育的几点尝试。

    随着因特网的广泛应用，网络生活越来越成为中学生的重要生活方式。据最新调查表明，目前在中国的网络用户中青少年学生占21%，上网冲浪已成为学生的时尚。网络的开放性、隐蔽性、无约束性和虚拟性营造了青少年道德成长的新环境，同时也对培养青少年学生正确的道德观提出了挑战。信息技术的学科特点，决定了它与网络的不可分割性，所以进行网络道德教育成为信息技术教师责无旁贷的任务。

一、渗透网络道德教育的必要性

    我们对本校高一年级245名学生进行了问卷调查。结果发现网络在对学生产生积极影响的同时，也产生了一些消极的效应，主要体现在以下三方面。

    1.网络信息的复杂性易对中学生造成“信息污染”

    网络是一个信息的宝库，同时也是一个信息的垃圾场。学术信息、娱乐信息、经济信息以及各种各样的黄色、暴力信息常常混杂在一起。中学阶段是青少年人生观、世界观和价值观形成的重要阶段，他们是非辨认能力还很差，经常浏览黄色和暴力内容的网站容易使一个人的性格扭曲，严重者会出现人格分裂和精神变态。据不完全统计，60%的青少年学生无意中接触过网上的黄色信息。

    另外，互联网上还有许多政治上极为反动的信息，在调查中发现，68%的学生曾收到过反动的不明电子邮件。这一切对自制力和分辨力不高的青少年学生都有很大的危害。

    2.网络的虚拟性造成中学生社会化的“不足”

    青春期的中学生，成人意识很强，自我意识很重，尽管他们在很多方面还显稚嫩，然而，他们普遍感觉自己已长大成人，对来自学校、家庭的不同意见持强烈的对抗心理。虽然我们的调查中有高达53%的学生承认父母是自己最信任的人，但是很多中学生不愿意和长辈谈心里话，他们反感长辈的居高临下和对自己缺乏理解，网络成为部分学生宣泄情感的重要场所。在这个虚拟化的社会里，每个人的“脸”都是统一的显示器，每个人的“话”都是显示器上的一排排文字，似乎比现实社会更“纯洁”。但是，这个虚拟的社会与现实社会有较大差距，并不同步。如果习惯性地“生存”在这个虚拟化的社会里，必然会影响、甚至改变其思维、生活方式和人际交往，使其对现实生活产生一种冷漠感、距离感，失去传统的亲情、友情等道德情感与平等互助、和谐一致的道德关系。

    3.沉湎网络影响学生的身心健康

    通过问卷调查，我们发现大多数中学生上网的目的是聊天和玩游戏。

    漫无目的的聊天在时间上很难控制，游戏的兴趣持久性长，再加上青少年爱玩的天性，而中学生的自制力又很差，因此很容易造成上网成瘾。不少中学生成了小“网虫”，沉湎于网上，将90%的时间用到网络游戏上，做了网络的俘虏，为网络所累，痴迷于“网吧”、“聊天室”不能自拔。迷恋网络世界，一方面挤占了课余体育锻炼和参与社会实践的时间，有的甚至挤占正常的学习时间，不利于炼就健康的体魄和参与社会实践的能力，也不利于学习。另一方面，在生理上中学生正处于快速发育阶段，若过长时间与电脑相处，不仅眼睛超负荷运转，危害视力，也使得脊椎变形，情绪不振，身体的健康受到威胁。

二、渗透网络道德教育的途径与方法

    网络的负面作用对教育带来了巨大的冲击，如何在信息技术课中加强德育渗透，引导学生树立正确的网络道德观成为一个重要的研究课题。针对问卷调查所显示出的学生网络道德的缺失，在日常教学中我们尝试在以下几个方面引导学生正确看待和利用网络。

    1.开展主题辩论，培养学生正确的道德观

    在我们的问卷调查“你对网上黑客的态度”这个问题中，56%的学生表示“反对”,33%的学生表示“无所谓”，还有11%的学生表示“支持”，这表明有些学生对“黑客”的定义还不是很清楚，对“黑客”充满着神秘感，甚至把他们当作偶像来崇拜。针对这种情况，我们在信息技术课上开展了“‘黑客’是‘侠’，还是‘盗”’的主题辩论会。让学生通过两个星期的资料搜集、整理以及课堂上针锋相对的辩论，使他们了解到相关的法律知识，认识到黑客行为对网络社会的危害，从而自觉维护和保持这个“社会”的正常秩序，自觉遵纪守法。

    在介绍有关计算机的知识时，让学生讲述自己曾经遇到的电脑病毒，以及病毒造成的种种损失，大量的实例使学生意识到病毒的巨大危害性，从而增强他们的防毒意识。同时，通过向学生征集“防毒小技巧”、让学生评选“最佳杀毒软件”，促使学生主动获取有关防毒知识，使他们在感性中形成道德认知，进而树立良好的道德观。

    2.利用论坛展开讨论，引导学生文明上网

    在调查中，我们让学生列举网上的一些不文明现象，经过统计主要集中在:色情广告、网络欺诈、使用不文明用语、盗用他人信息、垃圾邮件等几方面。可见，学生们有一定的文明意识，对网上的不文明现象也表示反感，只是没有统一的行为规范来约束自己，容易受到坏人的误导。为此，我们带领学生利用网上论坛展开“制订中学生文明上网规范”的讨论，鼓励学生畅所欲言，发表自己的观点，由于网络论坛的时间优势，整个讨论活动持续了一周，学生可以利用业余时间发表观点，给了学生充分发表自己见解的机会。

    为了能把自己的发言放到论坛精品区，每个学生都作了充分的准备，对的内容认真阅读与分析，一些平时不善言语的同学也积极发表了自己的见解，还有一些同学在看到其他同学发表的见解之后，进行了深入讨论，在“短兵相接”的思想碰撞中，学生的认识得到了提升，行为规范的热点、难点问题也随之迎刃而解。在这个活动中，学生不再是单方面的受教育者，他们在参与讨论的过程中不知不觉也加入到了德育组织者、实施者、支持者的行列中来，达到了很好的教育效果。

    3.公开电子邮件地址，做学生的“知心姐姐”

    每学期的第一节课上，教师都会向学生公布自己的电子邮件地址，这样做是为了更好地与学生沟通，及时解决学生学习和生活中遇到的问题。我们认为为学生答疑解惑、进行必要的心理辅导是每一位教育工作者的职责。作为一名信息技术教师，在这样一个网络无所不在的社会中，更有责任和义务帮助学生解答心中的困惑，帮助他们树立正确的人生观、价值观。

   电子邮件具有匿名、隐蔽的特点，它能充分缩短师生之间的心理距离，使学生减少顾忌，真实地表汰自己的内心情感。学生们最开始的时候只是问一些学习问题，在经过一个时期的试探和相互交流以后，学生的话题越来越多。有的学生为了更好地与我们交流，还为我们申请了qq号码。电子邮件这个得力的网络联络工具，既缩短了教师与学生间的距离，又增进了师生间的感情，使我们能够尽快地解决学生的思想问题，保证他们身心健康成长。

    4.共建班级主页，培养学生的协作精神

    有些学生因迷恋于计算机游戏、网络，缺乏与同学的交往，在感到孤独时仅仅与计算机交流思想，以至于发展为严重的心理障碍。要解决这个问题，就需要学生主动与同伴合作、积极与他人交流，并树立学生敢于运用信息技术解决实际问题的信息。使他们认识到自己在集体中的作用，从而培养学生的合作观念，养成与他人合作的意识。

    我们的问卷调查中有一道题目“如果你们班已建立班级网站，你会经常光顾吗?”有60%的学生表示很感兴趣，会经常光顾;另外34%的学生选择偶尔光顾;只有6%的学生因为各种原因表示不会光顾。了解到大部分学生支持创建班级网站，我们便带领学生开始着手筹建各班的班级主页，并让学生依据自己的特长，分别成立了资料组、美工组、技术组等，利用课余时间，投人到这项展示班集体建设成果的活动中来。学生在完成任务的过程中，互相学习，取长补短，共同进步，提高了学生运用知识、解决问题的能力。班级网站凝结着每个参与者的智慧和劳动，充分发挥了每个人的特长，每个人都收获了自信和成功。更重要的是有效地培养了学生的协作精神，提高了学生对社会的认识。

    最初在调查中表示“不会”光顾班级网站的学生，据了解大部分是因为在班级中与其他同学的关系不太好或者性格孤僻，所以我们特别注意调动这部分学生的积极性，让他们参与到创建班级主页的活动中，创造机会使他们与同学一起为共同的目标奋斗，在人与人之间的交流合作、相互帮助和支持中，感受伙伴间的友谊和真情，从而愿意与他人进行交往与合作，改善同学关系。

    5.推荐适合中学生的优秀网站和论坛，引导学生上“健康网”

    网络虽然包罗万象，有着丰富的信息资源，但在问卷调查中，大部分学生认为现在适合中学生的网站并不很多，33%认为比较少，11%认为非常少。

    为了引导学生上网，我们整理了一个网站收藏夹，其中进行了详细的分类，如学习类、娱乐类、新闻类、心理咨询类等，每一类中都向学生推荐了很多适合中学生的优秀网站和论坛，然后通过电子邮件等方式将这个收藏夹发送给每一位学生。学生们收到这份特殊的礼物后，都迫不及待的想看看老师推荐的究竟是什么样的网站，通过浏览各个网站的优秀资源，参与网上论坛的讨论，很多学生慢慢养成了上网查询学习资料、自主上网学习，在论坛发言求助或主动帮助他人的习惯。同时，学生们还不断地向我们反馈信息，向我们推荐优秀网站，使网站收藏夹内容不断扩充更新。

    6.营造积极健康的信息科技氛围，感染和引导学生

    为了使学生“学以致用”，激发他们对网络的兴趣，我们鼓励学生积极参加各种网页制作比赛，并协助其他学科教师制作学习网站。这种有目标的边实践边学习的方式，充分调动了学生的积极性，一批又一批的学生取得好成绩，拿回一个又一个的奖项，对其他学生也形成了无形的激励，激起他们的成功意识，使越来越多的学生投人到这项展示个人才华的活动中。

卷积神经网络常见问题范文第3篇

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[30]谢勤.WAP算法连续化及其应用[C].毕业论文，2004.

[31]谢勤.一种可用于脑神经网络分析的有向网络分解算法[J].数字化用户，2014，3：113-116.（Xie Qin. An Arithmetic For Neural Network Analysis： From Directed Graph To FFN Trees [J].Digitization user，2014， 3：113-116.）

[32]谢勤.一种可用于脑神经网络分析的有向网络分解算法[C].第八届海内外华人神经科学家研讨会论文集.北京：科学出版社，2014.（Xie Qin. An Arithmetic For Neural Network Analysis： From Directed Graph To FFN Trees [C]. Proceedings of Symposium for Chinese Neuroscientists Worldwide 2014. Beijing： Science Press. 2014.）

[33]谢勤.用于脑运作分析的前向网络样本重组树生成算法研究[C].电子技术与软件工程，2016，4：258-264.（Xie Qin. FeedForward Network Sample Recombination Tree Generating Arithmetic（DG-FFN SR Trees Arithmetic） And Generation Of Sample Recombination Graph [J]. Electronic Technology & Software Engineering， 2016，4：258-264.）

（通讯作者：谢勤）

作者简介

谢勤（1982-），男，A南理工大学硕士，中国神经科学学会会员，工程师，近年在亚组委信息技术部完成核心信息系统――计时记分和成绩处理系统项目实施管理方面的工作，其中计时记分系统投资一亿。主要研究方向为计算机科学与工程、人工智能、神经生物学。

作者单位

1.广州市科技和信息化局 广东省广州市 510000

2.第16届亚运会组委会信息技术部 广东省广州市 510000

3.广州生产力促进中心 广东省广州市 510000

4.广州市科学技术信息研究所 广东省广州市 510000

5.广州市科技创新委员会 广东省广州市 510000

卷积神经网络常见问题范文第4篇

关键词：卷积神经网络 人体行为识别 Dropout

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）04（c）-0028-02

该文采用随机Dropout卷积神经网络，笔者将此法的优点大致概况为将繁琐杂乱的前期图像处理简易化，原来的图像不可以直接输入，现在的原始图像即可实现直输功能，因其特性得到广泛研究与应用。另外，卷积神经网络在图像的处理中能够将指定的姿势、阳光的照射反应、遮避、平面移动、缩小与放大等其他形式的扭曲达到鲁棒性，从而达到良好的容错能力，进而可以发现其在自适应能力方面也非常强大。因为卷积神经网络在之前建立网络模型时，样本库为训练阶段提供的样本，数量有限，品质上也很难满足要求，致使网络权值参数不能够完成实时有效的调度与整理。

1 卷积神经网络

据调查卷积神经网络由K.Fukushima在80年代提出，那时候它被称为神经认知机，这一认知成为当时的第一个网络，后来网络算法发生了规模性变革，由LeCun为代表提出了第一个手写数字识别模型，并成功投入到商业用途中。LeNet被业界冠以卷积神经网络的代表模型，这类系统在很多方面都起到了不容小趋的作用，它多数应用于各类不同的识别图像及处理中，在这些层面上取得了重要成果。

笔者经查阅资料发现卷积神经网络其实是由两个种类组合而来，它们分别是特征提取、分类器，这种组成我们可以看到特征提取类可由一定数量的卷积层以及子采样层相互重叠组合而成，全部都连接起来的1层或者2层神经网络，就是由分类器来进行安排的。卷积神经网络中的局部区域得到的感觉、权值的参数及子采样等可以说是重要网络结构特征。

1.1 基本CNN网络结构

图1中就是最为经典的LeNet-5网络模型结构图。通过图1中我们可以获悉，该模型有输入输出层，除这两层外还有6层，其征提取可在前4层中体现，后两层体现的是分类器。

在特征提取部分，6个卷积核通过卷积，是图像经尺寸为32×32的输入而得见表1，运算过程如式（1）：

（1）

式中：卷积后的图像与一个偏置组合起来，使函数得到激活，因此特征图变诞生了，通过输出得到了6个尺寸的特征图，这6个尺寸均为28×28，近而得到了第一层的卷积，以下笔者把它简要称为c1；那么c1层中的6个同尺寸图再经由下面的子采样2×2尺寸，再演变成特征图，数量还是6个，尺寸却变成了14×14，具体运算如公式（2）：

通过表2我们可以使xi生成的和与采样系数0.25相乘，那么采样层的生成也就是由加上了一个偏置，从而使函数被激活形成了采样层的第1个层次，以下我们简要称为s1；这种过程我们可反复运用，从而呈现出卷积层中的第2层，可以简要称之为c2，第2层简称s2；到目前为止，我们对特征的提取告一段落。

神经网络的识别，我们可以看到它是由激活函数而形成的一个状态，这一状态是由每个单元的输出而得；那么分类器在这里起到的作用是将卷积层全部连接起来，这种通过连接而使1层与上面1层所有特征图进行了串连，简要称之为c5；因而2层得到了退变与简化效应，从而使该神经网络成为经典，简要称之为F6，向量及权值是由F6 输送，然后由点积加上偏置得到结果的有效判定。

1.2 改进的随机DropoutCNN网络

1.2.1 基本Dropout方法

神经网络泛化能力能够得到提升，是基于Dropout方法的深入学习。固定关系中存在着节点的隐含，为使权值不再依附于这种关系，上述方法可随机提取部分神经元，这一特性是通过利用Dropout在网络训练阶段中随机性而得，对于取值能够有效的存储及保护存留，这一特性在输出设定方面一定要注重为0，这些被选择的神经元随然这次被抽中应用，但并不影响下次训练的过程，并具还可以恢复之前保留的取值，那么每两个神经元同时产生作用的规避，可以通过重复下次随机选择部分神经元的过程来解决；我们通过这种方法，使网络结构在每次训练阶段中都能呈现不同变化，使一些受限制的特征，不再受到干扰，使其真正能展现自身的优点，在基于Dropout方法中，我们可以将一些神经元的一半设为0来进行输出，随机神经元的百分比可控制在50%，有效的避免了特征的过度相似与稳合。

1.2.2 随机Dropout方法

Dropout方法就是随机输出为0的设定，它将一定比例神经元作为决定的因素，其定义网络在构建模型时得到广泛采用。神经元基于随机Dropout的方法是该文的重要网络输出途径，通过设定输出为0，使其在网络中得到变。图2是随机Dropout的加入神经元连接示意图，其在图中可知两类神经元：一类是分类器的神经元，这一阶段的神经元可分榱讲悖涣硪焕嗌窬元是由输出而形成的层次。模型在首次训练的阶段会使神经元随机形成冻结状态，这一状态所占的百分比为40%、60%，我们还可以看到30%及50%的神经元可能在网络随机被冻结，那么这次冻结可以发生在模型第二次训练，那么第三次神经元的冻结可从图示中得出70%及40%，还可以通过变化用人工设置，其范围值宜为35%～65%，那么网络神经元连接次序的多样化，也因此更为突出与精进，网络模型的泛化能力也得到了跨越势的提高。

2 实验及结果分析

2.1 实验方法

卷积神经网络通过实验，通过输入层呈现一灰色图像，该图像尺寸被设定成28×28的PNG格式，这里我们以图像框架图得到双线性差值，用来处理图像及原视频中的影像，将框架图的卷积核设定为5×5的尺寸，子采样系数控制值为0.25，采用SGD迭代200次，样本数量50个进行设定，一次误差反向传播实现批量处理，进行权值调整。实验采用交叉验证留一法，前四层为特征提取层，C1-S1-C2-S2按顺序排列，6-6-12-12个数是相应特征，通过下阶段加入随机Dropout，这阶段为双层也就是两层，进行连接，连接层为全体，从而可知结果由分类得出，又从输出层输出。

2.2 实验结果分析

识别错误率可通过卷积神经网络模型，及训练过程与检测过程中可查看到的。在训练阶段中，我们可以将Dropout的网络中融入200次训练，在将没有使用该方法的网络进行相互比较分析，我可以得知，后者训练时的识别错误率稍高于前者，前者与后的相比较所得的差异不是很大，进而我们可知使用Dropout方法，对卷积神经网络在泛化能力上得到有效的提升，从而有效的防止拟合。

3 结语

笔者基于Dropout卷积神经网络，人体行为识别在视频中进行， 通过Weizmann数据集检测实验结果，随机Dropout在分类器中加入。通过实验可以得知：随机Dropout的加入，使卷积神经构建了完美网络模型，并且使其在人体行为识别中的效率赢得了大幅度的提升，近而使泛化能力可以通过此类方法得到提高，可以防止拟合。

参考文献

[1] 其它计算机理论与技术[J].电子科技文摘，2002（6）.

卷积神经网络常见问题范文第5篇

【关键词】网络文化；大学生；政治价值观

中图分类号：D668 文献标志码：A

在校大学生作为高知识群体，势必是中国共产党执政最重要的青年群众基础。他们对党的政治认同以及所持政治价值观状况，直接影响着中国政治稳定和社会发展的前景，关系到21世纪中国民族伟大复兴和社会主义事业的兴衰成败。当今社会，互联网和信息技术高度发达，信息传递便捷、迅速，已经成为大学生获取信息的重要途径，这有利于与大学生了解国际国内政治经济形势，提高他们对政治的关注度和参与政治活动的意识，但也容易受到网络上一些不良因素的影响。

一、调查目的

网络文化对大学生政治价值观影响到底怎么样？当代大学生对政治价值观持一个什么样的态度？带着这样的问题，通过调查问卷、访谈、座谈会等形式，作者对江西师范大学在校生有关“网络文化背景下大学生政治价值观现状”展开调查，从而进一步了解网络时代大学生政治价值观现状以及网络文化对大学生政治价值观带来的影响。

二、调查方法

2012年10月—12月间，针对网络文化背景下大学生政治价值观现状问题，作者在江西师范大学进行了随机问卷调查，期间共发放调查问卷问卷240份（回收228份，回收率95﹪，其中有效问卷220份，有效回收率达91.7﹪），访谈20余位同学，并通过江西师范大学中国特色社会主义理论研究会（学术型社团）召开一次专题座谈会。在问卷调查过程中为了更加真实准确地反映大学生政治价值观现状，我们有针对性的选择了政法学院、外语学院、化学化工学院、物理与通信电子学院、音乐学院、体育学院，这样以来使数据横跨文学、理工、艺术等不同的学科，同时又分为大一、大二、大三、大四四个年级随机发放问卷，其中各年级发放60份。

三、调查分析

从调查结果来看，被调查者因年龄、政治面貌等不同而在问卷中反映出的态度并无显著差异，也就是说问卷中所反映的问题在师大学生群体中具有普遍性。有关网络文化背景下大学生政治价值观现状调查的具体数据，在以下文章中反映：

（一）网络成为大学生了解政治的一个重要平台

通过调查200多名江西师范大学在校生，我们发现有约占95%的同学，每天保持上网两个小时以上，由此可见，网络成为了在校大学生的第二课堂。当问及被调查者如何了解政治常识以及了解政治常识的途径时，32%的大学生表示只通过思想政治教育课程来了解政治常识；有68%的同学表示会通过网络来了解政治，其中最多的是通过微博、人人、新浪、搜狐等网页来关注时事，而通过政府网站网页来了解政治生活的人占比例最少不到8%。通过问卷得知他们一周内关注政治时事新闻大于三次的频率是48%，每天关注的只有19%。显然，网络已经成为大学生了解政治的一个重要平台，虽然大学生通过网络平台仅仅是限于“看新闻”，对时政相关的网站了解得也不多，但势必是影响大学生政治价值观的一个重要途径。

（二）对中国共产党历史的认识不够深刻，入党动机不纯

新中国成立60多年来，国家迅速崛起，社会环境安定和谐，使得人民生活水平有了稳步的提高，从而证明了中国共产党的执政能力和水平，但当前大学生对党的认识还有待于进一步提高。据调查结果显示：仅对于加入中国共产党的态度上看，有42%的学生“非常想”加入，而35%的学生认为“有机会就加入”，只有23%的学生没有考虑过入党问题或不愿入党。在访谈的时候，就入党的动机问题，大部分学生认为“中国共产党具有感召力，入党可以提高自己的觉悟和能力”，但也有人云亦云，认为“别人都在入党，我也要入”，另外超过一半的学生认为“对以后的工作或事业有帮助特别是公务员考试中”。在问卷调查的过程中，我通过“中国共产党成立于那一年”来测试大学生对中国共产党历史的了解程度，但是从调查结果来看不太令人满意，只有不到40%的同学选择正确。由此可见，对大学生还应该加强党史以及党的理论的教育。

（三）网络不良信息导致大学生对社会主义的政治信仰弱化

中国特色社会主义理论是马克思主义中国化的最新成果。在调查中，我们选用“对于马克思主义在中国的运用”和“共产主义最终能否实现”两题来调查大学生的意识形态信仰状况。结果显示：在“对于马克思主义在中国的运用”一题中，47%的被调查者选择了“马克思主义仅仅是科学，与其他社会科学是同等的，不应该有谁指导谁的关系”，22%的人选择“中国要发展，必须坚持马克思主义，发展马克思主义”，15%的人选择“马克思主义已经过时了，坚持它只会束缚人们的思想”，9%的人选择“中国社会制度的思想理论基础应该是马克思主义”，7%选择了“马克思主义是经过历史和实践检验证明，唯一能指导中国革命和建设取得胜利的理论”。在“共产主义最终能否实现”一题中，51%的被调查者选择了“一定能实现”，36%的人选择“太遥远，讨论它与现实联系不大”，13%的人选择“不可能”。这说明，随着学习党的十精神的深入开展，学生的思想政治素质得到了进一步提高。但同时，也表露出了一些问题，在对部分大学生进行访谈的过程中，有部分同学表示网络的发展使自己了解政治的途径有了进一步的扩大，有的同学通过浏览一些比较激进的网站，了解到一些有关西方政治制度、民主等不正确的信息，或者仅仅一知半解，不能够结合我国国情与实际问题，对我国社会主义理论和制度表示怀疑，并对西方民主制度表示一定的好感。这说明了网络的不良信息确实给大学政治价值观带来一定的影响，并在一定程度上导致大学生政治信仰弱化。

（四）对国家建设显示出极大热情

随着网络时代的到来，大学生有了更多的渠道来了解国家大事。调查显示：大多数大学生还是比较热爱祖国，他们对我国改革开放取得的伟大成就表示肯定，关心国家的前途和命运，对我国新世纪的发展前景具有信心，对当前国际局势积极关注。在问卷设计的时候，我们选择“您认为国家应该在下列哪些方面多努力（可多选）？”调查结果显示：“提高人民生活水平”、“增强经济实力”、“提高国际地位”、“提升民主程度”、“加强军事实力”，分别占89%、80%、75%、78%、62%。在访谈和召开座谈会的时候，有关国家建设和发展的问题，大学生都表现出了极大的热情，由此可见大学生对有关国家建设发展的方针关注度还是比较高的。

（五）对新一届领导人执政能力、廉政建设信心的信心足

随着改革开放不断深入，由社会利益矛盾多元化和价值取向多元化而引发的社会矛盾日益突出。调查显示：从对党和政府执政能力的信心了来看，有66%的大学生选择“非常有信心”，而25%的学生认为“一般”，只有9%的学生表示信心不大或没有信心。在访谈的过程中大部分学生对党的执政能力表示非常看好，特别是从新一届中央领导集体履新以来，通过不同的形式表示要继续坚持改革开放以及领导人在日常生活工作中带头遵守纪律不搞特殊等。由此可见，大学生对党的执政能力信心还是十足的。11月15日，新一届中央领导机构选举产生，首次以中共中央总书记身份亮相的在记者见面会上，即着重强调中共面对的严峻反腐败形势，并以“打铁还需自身硬”来表露反腐决心。两天后，他又在十八届中共中央政治局第一次集体学习时再谈反腐，直言中共党内近年发生的严重违纪违法案件，“性质非常恶劣，政治影响极坏，令人触目惊心。”他疾呼：“大量事实告诉我们，腐败问题越演越烈，最终必然会！”。作为新任总书记，三日两提反腐，且用词如此直白犀利，特别是他用“打铁还需自身硬”的大白话，不仅向民众传达反腐倡廉的决心，更彰显新一代领导集体高度重视自身廉洁的品格。据问卷显示：在我国新一届领导集体廉政建设方面，有78%的学生认为有信心，有18%的学生没有信心，有4%的学生则认为不可能。在访谈和召开座谈会的时候，大部分同学对担任中共中央纪律检查委员会书记表示非常看好，同时希望中纪委能够发挥好党内监督作用。同时，大多数接受调查的大学生对十以来被查出的党员违纪、腐败问题表示震惊，同时也表示对中央“既拍苍蝇，又打老虎”的反腐决心有信心。由此可见，大学生对领导集体执政能力、廉政建设方面信心还是比较足的。

四、结论

通过对江西师范大学在校大学生的问卷调查、访谈以及召开座谈会等形式，我们初步对大学生网络文化背景下政治价值观现状有了初步的了解。当代网络文化背景下大学生的政治价值观现状虽有不足，但现状尚令人满意。结合以上大学生政治价值观的现状分析，为此，作者提出从学生、学校、社会三个层面相结合建议与对策。

首先，学生要明确自身的身份、责任与义务，加强自我思想政治教育，培育正确的政治价值观。其次，学校要加强校园网络环境，建立校内思想政治教育示范网站和相应品牌栏目，组建本校大学生思想政治教育主网站同时增设有关政治的学术网页，这样不仅让学生能够获得更多的专业的知识，也在一定程度上刺激了学生参政的热情和积极性。最后，政府要完善网络监管体系，规范大学生网络行为，加快网络立法建设，加强网络道德建设，营造文明健康的网络政治氛围，从而有利于大学生政治价值观的培育。

【参考文献】

[1]张耀灿，陈万柏.思想政治教育学原理[M].高等教育出版社，2001.

[2]贾敬远.网络文化背景下大学生社会主义核心价值观的培育[D].山东大学，2008.

[3]张云峰.网络视阈下的大学生价值观问题研究[D].曲阜师范大学，2011.