《表1 C1层不同的卷积核大小和特征图个数对应的MSE》

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《改进的卷积神经网络对地震数据进行去噪的方法》

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试选实验的结果如表1所示，其中MSE值为0.5000时表示系统无法收敛。由表1可知，单层网络去噪能力与卷积核大小和特征图个数存在联系，除个别情况外，大部分不收敛（MSE值过大）情况出现在左下角且呈阶梯状分布，大部分收敛（MSE值较小）情况出现在右上角。由此可知，在卷积核过小时，通过增大特征图个数可使系统输出MSE过大，无法收敛；卷积核过大时，特征图个数过大，也会使系统无法收敛。恰当的卷积核大小和特征图个数才能使系统输出MSE最小，达到去噪要求。由表1可知，卷积核大小为5×5时9个特征图对应的MSE最小（0.0235），因此C1层卷积核选取5×5，特征图个数为9。C1层M×N=28×28，池化层S2层m×n=14×14[15]。经过池化后系统的广度（特征图的尺寸）减小到原有的1/4，而数据的深度不变，系统的参数个数减小到了75%，计算量大大降低，S4层亦是如此。