《表1 测试准精度比较：基于改进的LeNet-5轨道交通障碍物识别方法》

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《基于改进的LeNet-5轨道交通障碍物识别方法》

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本文的模型训练时，搭建了ubuntu16.04系统，在Intel i7四核八线程的处理器、32GB内存和Nvidia GTX1070TI显卡，CUDA9.0的GPU加速库环境下进行实验。在tensorflow[15]框架上对改进的LeNet-5网络进行了实验，本次实验选择训练集的数据进行模型训练，训练完成后，利用测试数据集进行模型精度（accuracy）的评估。实验结果如表1所示。