《表4 不同学习率对应识别率结果》

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《改进的LeNet-5模型在花卉识别中的应用》

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表4为在新的LeNet-5网络中，设置不同学习率得到不同的识别率，由此结果可以看出，控制其它参数条件不变，调节学习率这项参数，发现，当学习率设置为0.001时，识别率更高。表5为在新的LeNet-5网络中其它参数设置不变的情况下，不同激活函数对识别率的影响。表6为在新的LeNet-5网络中，使用Dropout正则化方法对识别率的影响，显然，在其它参数设置不变的情况下，有无Dropout对识别正确率的影响比较大。表7为实验数据放在3种不同的网络模型中得到的识别精度，显然，改进的LeNet-5网络比其它两种网络模型对实验数据有更好的识别效果。