《表2 网络结构：一种高精度微孔板浑浊度识别网络》

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《一种高精度微孔板浑浊度识别网络》

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本文的重点是设计神经网络中的卷积层，使神经网络提取到的图像特征更明显。但基于切割的圆孔数量并不多，不适合复杂网络的训练，且可分离卷积核有更快的运算速度，本文设计一个12层的神网络结构，如表2所示，其中Conv表示使用传统卷积核的卷积层，Depth Conv表示使用深度可分离卷积核的卷积层，Avg Pool表示平均池化层，FC表示全连接网络层，并且在计算卷积核运算时都使用填充处理。