《表3 方案的详细配置：融合线性和非线性残差的一次性垃圾分类模型》

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《融合线性和非线性残差的一次性垃圾分类模型》

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研究残差特征学习阶段网络层深度对线性和非线性残差的融合和学习效果，设计6个方案，在预处理阶段均应用线性和非线性高通滤波器从图像中统计残差信息，但它们在残差特征学习阶段分别拥有不同深度的网络层，称为方案5、方案6、方案7、方案8、方案9和方案10。6个方案在残差特征学习阶段的具体配置如表3所示。