《表1 6 Yedroudj-Net、SRNet和Zhu-Net误检率对比》

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《基于深度学习的图像隐写分析综述》

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在预处理层的初始化上，Zhu-Net采用了与Ye-Net相似的方法，利用SRM中手工设计的滤波核对预处理层进行初始化操作，但仅保留其中最为有效的5个滤波核，其他的滤波核都用3×3的卷积核代替，并且这些权重也随着网络传播过程中而不断更新的.针对于权重问题，Zhu进行了对照实验，得出结果:在训练过程中，随着Epoch轮数的增加，可优化的预处理层在整体的二元交叉熵损失上数值更小，并且这种数值上的差异会不断增加.表15是Zhu-Net在不同权重优化方案上的误检率.