《表1 并行CNN分类准确率Tab.1 Accuracy of classification using parallel CNN》

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《基于卷积神经网络的领带花型情感分类》

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在进行实验时，针对每对感情词在样本库中随机选取3 000幅图像，其中2 000幅作为训练样本，1 000幅作为检测样本。将织物图像像素值RGB、HSV通道S、纹理Gabor特征并行输入CNN网络，网络结构和网络参数见第4节。实验环境为1块NVIDIA-GTX1080 GPU，使用Caffe框架[18]部署的CNN模型。训练时采用BP算法调整参数，由于样本量较小，学习率设置为0.005，批处理Batch size为64，迭代次数2万次。实验结果如表1所示。