《表1 卷积层中各个参数配置表》

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《基于全卷积网络的砂石图像粒径检测》

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其中卷积层中使用的参数Output为该卷积层中卷积核的个数，也是输出的数量；Pad为是否对输入image进行padding操作，此处根据所用的卷积核大小选用不同的padding大小，可以保证卷积操作所得的特征图（feature map）与原图尺寸一致；Conv＿kernel为卷积核的内核大小；Stride为卷积核的步长；Weight为权值的初始化方法，本模型中使用了高斯分布初始化权值（gaussian）；Bias为偏置项的初始化方法，本模型中使用了constant，且值为0。对于卷积层的参数配置详情，如表1所示。