《表1 不同模型架构的训练时间》

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《基于AC-CNN模型的过程故障识别》

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由图3(a）、图3(b）可知：通过设计合适的非对称卷积层输出通道，卷积层总的参数量由80 000降至40 000，大幅度减少了模型参数量。通过不同卷积核模型架构对故障1（关于故障1的详细说明见第2小节的“仿真分析”部分）进行训练并识别，得到的每个epoch平均时间见表1。