《表1 Image-FP模型参数选择》

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Image-FP保持ResNet50模型中默认的部分超参数，但是其中的权重参数会进行重新训练。选择Adamax作为模型的优化算法，并将其学习率设置为2×10-3。Adamax是一种适应性矩估计的随机目标函数梯度优化算法，它通过对梯度的一阶矩估计（first moment estimation）和二阶矩估计（second moment estimation）进行综合考虑，从而计算出更新步长。Adamax具有计算高效和内存需求少等特点而适用于大量参数的神经网络模型中，同时也能有效解决梯度稀疏或梯度存在高噪声的问题。最终模型选择如表1所示。