《表1 具体的网络参数：基于卷积神经网络的生物式水质监测方法》

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《基于卷积神经网络的生物式水质监测方法》

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增加的CNN卷积网络卷积核大小为5×5。轨迹图像经过Inception-v3提取出特征，特征保存为张量形式。把特征张量（二维张量，尺寸为[batch，2048]）变成4维张量，其尺寸为[batch，64，32，1]；然后和权重进行卷积，加偏置项，再应用Re LU激活函数；最后进行最大池化。利用Dropout减少一部分参数，减轻计算量的同时加快收敛速度，Dropout数值取0.5或0.2。最后所有特征参数经过全连接层，通过softmax函数输出分类结果，具体网络结构参数如表1所示（改进的CNN卷积网络结构用加粗字体表示）。