《表5 不同学习率下Res Net18在不同掌纹数据库上的识别率》

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《卷积神经网络在掌纹识别中的性能评估》

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学习率是深度学习中一个非常重要的超参数，控制着网络参数在每次迭代后更新的大小。学习率太小，损失沿着梯度方向下降的速度会很慢，到达最优解的时间很长；学习率太大，可能会导致损失错过最优解，产生剧烈震荡，甚至出现梯度发散的问题。因此选取一个合适的学习率尤其关键。本节选取ResNet18进行实验，因为在所有数据库上仅ResNet18的识别率均在95%以上。本节使用默认的数据配置，实验结果见表5。