《表2 参数对模型的影响:基于深度学习的远程视频监控异常图像检测》
为了得到最佳的网络参数组合,本文通过调节变量,具体包括卷积核大小、学习率的大小、激活函数的种类等,考察这些参数对模型的影响。实验结果如表2所示。
图表编号 | XD00191532200 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2021.02.28 |
作者 | 杨亚虎、王瑜、陈天华 |
绘制单位 | 北京工商大学人工智能学院、北京工商大学人工智能学院、北京工商大学人工智能学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
为了得到最佳的网络参数组合,本文通过调节变量,具体包括卷积核大小、学习率的大小、激活函数的种类等,考察这些参数对模型的影响。实验结果如表2所示。
图表编号 | XD00191532200 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2021.02.28 |
作者 | 杨亚虎、王瑜、陈天华 |
绘制单位 | 北京工商大学人工智能学院、北京工商大学人工智能学院、北京工商大学人工智能学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |