cnn是集成算法吗

cnn不是集成算法。CNN是图像处理的一种人工智能算法。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN)，是一种经典的神经网络算法。CNN五层网络结构：数据输入层，卷积层（提取图像中的局部特征），ReLU激励层，池化层（降低参数量级），全连接层。

cnn就是数控加工中心， 数控加工中心和平常说的cn（数控机床）最简单，最明显的区别是，带有自动换刀系统，就是设定好加工程序了之后，可以自动换刀。不用人工换刀。要知道换刀是数控机床最麻烦的事，要重新校准，随便弄下就1个小时。

你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。

在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。

CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。而是在确定结构上调整参数，weight scale，learning rate，reg等。

你用CNN做图像分类，无非是把CNN当成学习特征的手段，你可以吧网络看成两部分，前面的卷积层学习图像基本-中等-高层特征，后面的全连接层对应普通的神经网络做分类。

需要学习的话，首先你去看UFLDL教程。然后cs231n

与其问别人，首先你看了imageNet数据集了吗？

对于把流行数据集与自己数据混合训练模型的方法。如果两种数据十分相似，也未尝不可。但是对于流行数据集而言，自己的标注数据量一般不会太大，如果是1：1000，1:100这种比例，那么可能不加自己的数据，完全用数据集训练的模型就能得到一个还好的结果。

如果自己的数据和数据集有些差别，那混在一起我认为自己的是在用自己的数据当做噪声加到数据集中。cnn认为图像是局部相关的，而欺骗CNN的方法则主要出于，自然图像分布在一种流形结构中，训练的模型需要这种流形假设，而人工合成的图像由于添加非自然噪点，不满足模型假设，所以能用肉眼难分辨的噪声严重干扰分类结果。

如果二者相差过大，数据集是一种分布，你的数据是另一种，放到一起训练，我没试过，但我认为结果不会太好。

这时候只能把数据集用来训练cnn的特征提取能力。而后用于分类的全连接层，视你的数据量调整规模。

---