《表3 模型参数设置：结合迁移学习模型的卷积神经网络算法研究》

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《结合迁移学习模型的卷积神经网络算法研究》

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本文在实验中采用多态模式的卷积核对输入的语义合成向量进行卷积操作，使用最大池化操作对特征进行降维。设置模型特征图数m为32，Mini-batch梯度下降数为50，随机失活数p为0.2，学习率Λ为10-3，神经网络层数L为6层，单层神经网络节点为128个。如表3所示。