《表3 CNN网络模型：基于深度学习的图像分类方法》

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《基于深度学习的图像分类方法》

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表2记录的是针对不同网络结构在100个周期内训练集和测试集的最高准确率。第1种和第2种模型分别采用平均值和最大值的非重叠池化，可以看出最大值池化相对平均值池化效果更好，但是二者都有过拟合问题；第3种模型是最大值重叠池化，一定程度上缓解了过拟合问题；第4种模型使用了最大值重叠池化和dropout技术并加上了适量正则化，可以看出训练集的准确率远低于测试集，其准确率上升还有较大潜力。因此，选择第4种作为优化后的网络结构，完整的网络结构如表3所示。