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摘要
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,...
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