《表3 参数空间外的代理模型R2指标》

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《基于深度学习的短纤维增强聚氨酯复合材料性能预测》

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图7给出了含6个隐藏层的RFS/UC的CNN代理模型结构，由一个输入层、5个卷积层、一个全连接层和一个输出层组成。为检验训练好的CNN代理模型的鲁棒性，选取100个长宽比λ在样本空间外的测试点Q1（λ）……Q100（λ）组成样本集检验模型的精度。表3给出了λ取不同值时代理模型在样本集上R2的大小。可以看出，随着λ与样本空间的距离扩大，代理模型的精度有所降低，但误差始终保持在3%以内。表明在参数空间外的一定范围内，模型依旧可以保持很好的鲁棒性。