《表2 网络各层参数：基于多层特征融合CNN的变压器PRPD图谱识别》

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《基于多层特征融合CNN的变压器PRPD图谱识别》

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综合考虑训练效率和识别正确率两方面的因素，选定3层卷积核个数分别为6、16和32。输入90×50的预处理图，对部分层进行合理地边缘填充后，各卷积池化及全连接层的具体参数如表2所示。