《表4 基于X网络不同步数下目标识别率Tab.4 The target recognition rate under different steps based on the X network》

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《基于深度卷积神经网络的极化雷达目标识别》

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为了解决基于X、XP（XF）和XPF实验数据维数不同这个问题，本文采用补0的方法，对基于X、XP、XF方法的数据进行补0，以使它们的数据维数和XPF相同.实验结果如表4~7所示.Step表示训练网络模型所执行的步数，本文每隔100步保存一次网络模型，并用该网络模型对测试数据进行了识别.Loss表示在该步数下总训练样本在该网络下预测值与真实值的差异程度，该值越小说明预测值与真实值越接近，即在该步数下网络的性能越好.