《表1 四层卷积层神经网络模型参数》

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《一种工程图纸类文档识别分类的技术研究》

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本文对卷积神经网络进行了设计与优化，卷积层的步长为1(stride=1），补1圈0(pad=1）。由于3×3是在表示“左右”、“上下”、“中心”的模式中尺寸最小，因此卷积核大小选择3×3。池化层采用的是最大池化（Max Pooling），池化窗口为2×2，步长为2。并且每个隐含层后都设有ReLU激活函数[9]，在全连接层后面都设有dropout[10]层以防止网络过拟合[9]。四层卷积层神经网络中网络参数如表1所示。