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國立中央大學 光機電工程研究所 陳奇夆所指導 陳建融的 應用神經網路智慧學習檢測技術於準直型LED曝光裝置的光源誤差探討 （2021），提出cnn神經網路關鍵因素是什麼，來自於光場分佈函數、神經網路、多光源照度分佈。
而第二篇論文中原大學 生物醫學工程學系 葛宗融所指導 賴漢樺的 探討知識蒸餾方法於心肌梗塞心電圖訊號之應用 （2021），提出因為有 知識蒸餾、心電圖、心肌梗塞、卷積神經網路的重點而找出了 cnn神經網路的解答。
最後網站論文導讀：利用CNN神經網路來交易ETF - FinLab則補充：實驗解果表示效果比一般的神經網路要好。 你可能會問，以time series來說，明明神經網路可以使用LSTM，為何要用CNN？
決心打底!Python 深度學習基礎養成
為了解決cnn神經網路 的問題，作者我妻幸長 這樣論述：
一步步拆解複雜的數學算式，一筆筆手工算給你看, 硬派學習才能紮穩根基！ 「想要學好深度學習，深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要！」相信不少初學者正抱持著相同的想法，希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節，但多數的情況卻可能一直碰壁... 原因很簡單，當你深究神經網路的底層運算，會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行，滿滿的數學算式卻很容易讓人打退堂鼓，但是，真有決心學好基礎千萬不要就此放棄！ 其實神經網路底層並沒用到多深的數學，只需要向量、矩陣等線性代數，以及偏微分、鏈鎖法則等微分技巧，掌握這些就綽綽有餘，但
為什麼一堆數學算式總是讓人看了頭昏腦脹？因為數學光用看的是「無感」的！既然無法逃避，我們就帶你跟數學來個正面對決！當遇到看起來很複雜的數學算式時，我們會先一步步手工算給你看，再用 Python + NumPy 算一遍來驗證，完成這兩個步驟後保證清楚了解各種算式的涵義！ 而針對深度學習的精髓－mini-batch 反向傳播運算，我們也將硬派拆解背後的數學運算，你將清楚看到 DNN、CNN 神經網路所有「反」著算來進行優化的細節，這絕對是其他深度學習書籍少見的紮實內容。 若你之前看了一大堆深度學習書籍或網路文章，始終對數學心存畏懼，也對底層的運算似懂非懂，請跟著本書潛心修練，一定可以紮
實養成深度學習的基礎！ 本書特色 Python 基礎紮根 ✕ 正面迎戰數學 ✕ 神經網路底層概念，該學的一次搞定！ ‧惡補深度學習的數學基礎，手工算最清楚！ 對數／指數／向量／矩陣／矩陣乘積／微分／偏微分／全微分／鏈鎖法則 ‧紮實打好 Python 與常用套件的基礎 list／tuple／條件式／迴圈／函式／類別／reshape／transpose／NumPy／Matplotlib／scikit-learn ‧零框架！硬派拆解深度學習演算法背後的數學運算 DNN 反向傳播／CNN 反向傳播／mini-batch SGD／Dropout／AdaGrad
‧詳細解說，流暢翻譯 本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！
cnn神經網路進入發燒排行的影片
Power up with GCP machine learning
應用神經網路智慧學習檢測技術於準直型LED曝光裝置的光源誤差探討
為了解決cnn神經網路 的問題，作者陳建融 這樣論述：
本論文在光源光分佈的二維函數擬合曲線下藉由對稱旋轉所產生的理想三維光分佈函數曲面為基礎，透過疊合這些理想的三維光分佈函數曲面所形成的函數曲面，做為本研究用來模擬真實物理世界的三維光場的基底函數，透過調整基底函數的尺度母數與位置母數，與光學模擬軟體相比較的平方絕對誤差可以控制在 5%以下。 本論文以 UV-LED 曝光機為基礎研究對象，以三維光場分佈函數藉由準直 LED 模組單元的角度參數偏轉量的演算法，在曝光機最佳光源間距下，針對不同光源到目標平面距離 D 和光源直徑 S 的比率(距離直徑比，DSR)，DSR=10、12、14、16、18 的平面之照度均勻度皆大於 90%的情況下，透過光源
排列的對稱性與隨機角度偏轉下進行照度均勻度的分辨分析，以局部光源的偏轉加上均勻度變化幅度，結合神經網路學習演算程式，從而分辨每顆光源的偏轉情形，此演算法可以得出每個準直 LED 模組單元角度變動對於目標平面照度的變動並且與實際的光源在偏移角度於一定的範圍下，兩者之間的誤差可以達到 5%以下。 再來以目標平面的照度變動做為神經網路的學習對像，並且提取訓練資料的特徵使得準確率能夠提升，最終成效可以達到 75%以上，以此訓練所分類的角度變動，可以做為調整組裝誤差的依據，藉以提昇每個準直 LED 模組單元的組裝定位精度，進而提昇整個 UV-LED 平行曝光機之光源模組的光學品質。
探討知識蒸餾方法於心肌梗塞心電圖訊號之應用
為了解決cnn神經網路 的問題，作者賴漢樺 這樣論述：
背景與動機：心電圖是一種非侵入式且價格低廉的心肌梗塞診斷工具。現今各項電腦輔助診斷系統普遍使用卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)，透過自動辨識心電圖來診斷心肌梗塞，得以早期診斷及預防。然而，現今診斷心肌梗塞模型為了追求高檢測性能，模型架構龐大和高耗能成為一大隱憂，因此，本研究以六分類心電圖心肌梗塞訊號作為深度學習分類資料集，並導入知識蒸餾方法縮小模型大小和減少耗能。材料與方法：訊號預處理使用濾除基線飄移、反鋸齒濾波、下採樣、隨機切片採樣和數據增強。深度學習分類模型使用基於CNN深度學習網路的ML-ResNet和VGG-6模型進行訓練及分類；同時
，透過知識蒸餾方法提升小模型準確率，並驗證5種不同蒸餾模式的有效性。模型測試是以準確率、精確率、召回率、F1-score和本研究所提出的成長率作為評估指標，並及以無母數檢定來驗證不同知識蒸餾方法之差異性，最後利用Qt designer工具及PyQt5套件建立心肌梗塞檢測系統，並驗證其系統預測性能。結果與討論：使用知識蒸餾方法在二和六心肌梗塞分類之K折交叉平均驗證下，剩餘誤差知識蒸餾在準確率和成長率都有最好的性能表現，二分類準確率達86.69%，成長率為5.2%，六分類準確率達42.25%，成長率為9.76%。結論：本研究使用知識蒸餾方法提升於心肌梗塞檢測，並於結果中有顯著提升差異。在心肌梗塞檢
測系統中也有顯著的心肌梗塞檢測標記。透過知識蒸餾方法，能維持高準確率及模型減量，未來有望搭載於穿戴式或移動式裝置中，以及建立即時心肌梗塞檢測的健康APP，實際導入臨床應用。