《表1 模型结构参数：基于时频融合和注意力机制的深度学习行星齿轮箱故障诊断方法》

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《基于时频融合和注意力机制的深度学习行星齿轮箱故障诊断方法》

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使用RMSprop优化算法作为模型训练的优化器，在反向传播的过程中不断迭代更新参数，使得模型的预测结果更接近于真实值。RMSprop能够限制反向传播过程中梯度下降的振荡，使得网络能够获得更精确的计算结果。