如何改进convnnet中的图像检索功能？

要改进convnet中的图像检索功能，可以考虑以下几个方面：

1. 数据增强：通过对训练数据进行旋转、缩放、平移、翻转等操作，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
2. 模型架构：可以尝试使用更深的卷积神经网络架构，如ResNet、Inception等，以提取更丰富的图像特征。
3. 特征融合：将多个卷积层的特征图进行融合，可以通过连接、加权平均等方式，以提取更全局和局部的特征。
4. 学习率调整：使用学习率衰减策略，如随着训练轮数的增加逐渐减小学习率，以提高模型的收敛速度和性能。
5. 数据预处理：对输入图像进行预处理，如归一化、标准化等，以提高模型的稳定性和鲁棒性。
6. 损失函数：选择适合图像检索任务的损失函数，如三元组损失、对比损失等，以优化模型的特征表示能力。
7. 数据集扩充：使用更大规模的图像数据集进行训练，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
8. 集成学习：通过集成多个模型的预测结果，如投票、平均等方式，以提高模型的准确性和鲁棒性。
9. 硬件加速：使用GPU等硬件加速技术，以提高模型的训练和推理速度。
10. 参数调优：通过网格搜索、随机搜索等方法，调整模型的超参数，以找到最优的模型配置。

总结起来，改进convnet中的图像检索功能可以从数据增强、模型架构、特征融合、学习率调整、数据预处理、损失函数、数据集扩充、集成学习、硬件加速和参数调优等方面入手。具体的改进方法需要根据具体的场景和需求进行选择和调整。