《表1 多输入花卉分类模型和结果 (忽略池化层, conv1*指代conv1a, conv1b和conv1c, 下同)》

《表1 多输入花卉分类模型和结果 (忽略池化层, conv1*指代conv1a, conv1b和conv1c, 下同)》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《应用卷积神经网络识别花卉及其病症》


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花卉分类方面,我们在数据集上进行了大量测试以得到分类效果最好的模型,包括对卷积层数、卷积核数量和卷积核大小的调整,相关图表见表1和表2.