《表2 网络模型参数设置：基于混合核深度适配网络的HRRP目标识别》

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《基于混合核深度适配网络的HRRP目标识别》

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实验中，HRRP数据的仿真和预处理，数据集的划分以及海杂波的仿真是通过MATLAB完成的。网络模型的构建和训练是在Pytorch框架完成的。实验中使用图3所示的模型，其参数设置如表2所示。每个卷积层使用的卷积核大小都是1×5，卷积时不使用填充。训练时学习率为0.003，学习率衰减率为0.99，dropout为0.3，批次大小是150。模型中的激活函数均为Relu函数。训练流程如图5所示。