每层最小冷却时间是在深度学习中进行卷积神经网络(CNN)训练时的一个重要参数。它控制了每个卷积层的权重更新的频率，以避免训练过程中梯度消失或爆炸的情况。通常来说，每层最小冷却时间的设置取决于许多因素，例如网络结构、数据集和硬件性能等。一般来说，较小的冷却时间会使模型更快地收敛，但也可能导致模型不稳定性增加；较大的冷却时间则可以提高模型的稳定性，但会降低训练速度。在实践中，每层最小冷却时间的设置需要进行反复试验和调整，以找到最优的参数组合。一些常用的经验法则包括：* 对于浅层网络(比如1到2层的卷积层),每层最小冷却时间可以设置为1到2个周期。* 对于较深的网络(比如3到5层的卷积层),每层最小冷却时间可以设置为3到4个周期。* 对于更大的网络(比如超过5层的卷积层),每层最小冷却时间可以设置为更大的值，例如6到8个周期。需要注意的是，这些经验法则并不是绝对的规则，实际应用中需要根据具体情况进行调整。