《表1 训练参数选择：基于数据集特征的卷积网络代价函数优化方法》

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《基于数据集特征的卷积网络代价函数优化方法》

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本文选用的计算平台为i7-9700F，显卡运算芯片为GTX1660，可用显存为6GB，采用英伟达提供的显卡计算加速方案。使用Tensorflow2.0+Keras建立模型，对于Mnist数据集，网络模型使用Alexnet，对于Cifar数据集网络模型使用VGG16。对于Cifar100数据集，由于删除部分样本后，某些类型训练样本过少，对数据进行左右翻转同比增加样本数量。训练的其他参数设置如表1所示。