《表5 卷积神经网络模型参数》

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《基于EEMD-CNN的滚动轴承故障诊断方法》

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将前文得到的数据集放入两层卷积池化，两层全连的卷积神经网络中训练，本文使用的卷积神经网络的参数如表5所示。并使用交叉熵计算误差代价，使用Adam优化器优化模型，设Dropout为0.5，学习率为0.000 1。