《表1 基于AlexNet的4种网络结构》

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《基于改进深度神经网络的纱管分类》

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输入3D彩色图像，其对应的二维平面图尺寸为127pixel×127pixel，分析VGG-16结构和性能后，再针对AlexNet进行卷积和池化层调整，设计出4种识别网络模型，如表1所示。分别对卷积核大小、网络层数及池化核大小进行调整，网络I和网络II的区别在于卷积核大小不同，以此来验证卷积核大小对网络的影响；网络I和网络III的区别在于池化核大小不同，因在AlexNet中采用大小k=3，步长s=2的卷积核，在VGG-16网络中采用大小k=2，步长s=2，以此来验证k与s对网络的影响；最后网络I和IV区别在于网络层数不同，以此来验证层数对网络的影响。最终通过后续对比实验选取最优的网络结构进行再优化。