《表1 参数选取：基于AlexNet网络的动物图片分类》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于AlexNet网络的动物图片分类》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用AlexNet网络进行数据训练时，网络参数设置主要包括批尺寸（batch＿size）、学习率（learning＿rate）、动量常数（momentum）和权值衰减系数（decay）等，具体参数取值见表1，其中批尺寸指每次迭代训练时神经网络处理图片的数量，其值越大，网络收敛速度越快，训练时间越短，但内存占用越大，需要根据计算机配置具体设定；学习率对网络模型的收敛起到关键作用，取值过大会导致损失函数跳过极小点，太小则导致网络收敛速度过慢；动量常数旨在提高网络收敛速率；权值衰减系数旨在调节模型复杂度对损失函数的影响。