我正在探究如何在神经网络中实现卷积神经网络的可扩展性。具体来说，我想知道如何在卷积神经网络中增加层数、神经元数量以及其他超参数，以进一步提高性能。我已经尝试了一些方法，例如添加更多的卷积层或全连接层，但是这样做看起来只会导致过拟合或者梯度消失/爆炸问题。我希望有经验的专家能够给出一些实现可扩展性的方法或技巧，使得网络能够更好地适应不同的任务和数据集。谢谢！
卷积神经网络的可扩展性可以通过以下方法实现：
使用批量归一化(Batch Normalization)技术，加快网络收敛速度，提高训练效率，有助于网络的可扩展性。
使用残差学习(Residual learning)技术，通过跨层连接或"跳跃式"连接来避免梯度消失/爆炸问题，并加快网络训练速度。
开始训练时使用逐渐增长的深度或宽度逐步增加参数的方法，有助于减轻过拟合。
尝试使用不同的激活函数、权重初始化和优化器来寻找更好的超参数组合。
尝试降低网络结构的计算和存储成本，如深度可分离卷积或通道注意力机制等。
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