《表2 4种网络性能表现：基于改进深度神经网络的纱管分类》

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《基于改进深度神经网络的纱管分类》

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利用纱管样本的训练集经表1的4种网络训练后，再利用测试集进行性能评估，选取最优网络结构。经反复实验，实验参数设置如下：初始学习率设为0.001，衰减率为0.99，滑动平均衰减率为0.99，每次训练样本批次为30次，一共迭代2000次，每50次记录一次准确率，最终取每个模型准确率最大值，性能测试结果如表2所示。