《表1 深度卷积神经网络详细参数》

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《随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络柴油机失火故障诊断》

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图3为DBDCNN网络结构，整体含有6个卷积层，3个全连接层，以及Softmax分类输出层，其中卷积层与卷积层之间均含有最大池化和BN层，激活函数均为ReLU。考虑实际信号输入中含有大量噪声，为了提高模型在噪声环境下的诊断正确率和鲁棒性，在网络信号输入与第1层卷积层之间引入丢弃机制，置零比例为0.5，同时第1层卷积采用尺度为64的大范围卷积核，卷积移动步长为8，可有效地减少输入层噪声干扰，有利于后续卷积层提取特征提高模型鲁棒性。网络详细参数见表1。