《表3 使用本文FNN方法提供的掩模大小和卷积单元数时获得的实验结果》

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《利用自适应假近邻方法优化卷积神经网络的图像目标分类算法》

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在研究了最佳的掩模尺寸和卷积单元的数量后，采用最佳参数的实验对本文CNN架构进行50 000次迭代训练。表3给出了所有数据集的错误率、相应的掩模大小和使用本文的FNN方法选择的卷积单元的数量。由表3可知，本文的FNN方法即使使用一小部分实例来评估掩模大小和单位数量也能提供良好的结果。