深度学习模型优化技巧：减少参数数量和提高性能

该模型采用以下优化技巧：

(2) 在LeakyReLU非线性激活函数之前使用虚拟批量归一化，α = 0.3。

(3) 在最后一个激活层中有一个一维卷积层，宽度为一，不会下采样隐藏激活（1×1卷积）。

后者（3）减少了最终分类神经元所需的参数数量，该神经元与所有隐藏激活进行全连接，并具有线性行为。这意味着我们将该完全连接组件所需的参数数量从8×1024 = 8192减少到8。