《表7 模型超参数调优：应用深度学习加速石墨烯导电剂的研发》

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《应用深度学习加速石墨烯导电剂的研发》

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由实验可知当超参数k，num＿epochs，lr，weight＿decay，batch＿size=10，100，0.7，1.2，16时，Adam算法优化的效果是最好的，使得训练数据集平均训练误差及验证误差达到了最小值，接下来以Adam算法来训练模型并通过K折交叉验证选择模型设计并调节超参数。结果如表7所示。