《表5 模型各层参数:数字化抄核收信息缺陷自动检测系统设计》
在检测数字化抄核收信息字符缺陷之前,需要对神经网络模型进行训练,采用两层全连接层、三层dropout、两层池化层、两层卷积层的卷积神经网络构建模型,模型各层参数具体如表5所示[12]。
图表编号 | XD00221076200 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.10.05 |
作者 | 瞿青 |
绘制单位 | 国网上海市电力公司浦东供电公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
在检测数字化抄核收信息字符缺陷之前,需要对神经网络模型进行训练,采用两层全连接层、三层dropout、两层池化层、两层卷积层的卷积神经网络构建模型,模型各层参数具体如表5所示[12]。
图表编号 | XD00221076200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.10.05 |
作者 | 瞿青 |
绘制单位 | 国网上海市电力公司浦东供电公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |