土木工程的发展
研究文章

自动分类系统的排泄孔堵塞基于卷积神经网络传输的学习

表5

ResNet-18不同模型参数的比较。
解算器名称 最初的学习速率 分类 准确性(ACC) 精度(PPV) 回忆(TPR) F1-Score (%) 测试精度(%) 时间
个 0.01 某人 75.0% 69.4% 83.3 0.76 62.40 7米13秒
MB 75.0% 52.2 0.62
乙肝 57.0% 42.9 0.49
注 82.1% 95.8 0.88
0.001 某人 86.9% 78.4% 96.7 0.87 87.1 9米48秒
MB 94.7% 78.3 0.86
乙肝 75.0% 85.7 0.80
注 100.0% 83.3 0.91
0.0001 某人 91.7% 96.4% 90.0 0.93 90.0 7米3秒
MB 91.3% 91.3 0.91
乙肝 100.0% 85.7 0.92
注 85.2% 95.8 0.90
亚当 0.01 某人 75.0% 60.0% 90.0 0.72 71.3 7米58秒
MB 100.0% 65.2 0.79
乙肝 100.0% 85.7 0.00
注 83.3% 65.2 0.73
0.001 某人 84.5% 89.7% 86.7 0.88 83.2 8米7秒
MB 85.7% 78.3 0.82
乙肝 50.0% 71.4 0.59
注 91.7% 91.7 0.92
0.0001 某人 83.3% 80.0% 80.0 0.80 91.0 7米45秒
MB 80.0% 87.0 0.83
乙肝 77.8% 100.0 0.88
注 95.0% 79.2 0.86
RMSProp 0.01 某人 47.6% 41.7% 100.0 0.59 47.5 7米46秒
MB 100.0% 4.3 0.08
乙肝 100.0% 28.6 0.44
注 77.8% 29.2 0.42
0.001 某人 79.8% 84.8% 93.3 0.89 85.1 7米37秒
MB 95.2% 87.0 0.91
乙肝 87.5% 100.0 0.93
注 95.5% 87.5 0.91
0.0001 某人 85.7% 79.4% 90.0 0.84 93.0 7米30
MB 82.6% 82.6 0.83
乙肝 85.7% 85.7 0.86
注 100.0% 83.3 0.91
解算器名称 最初的学习速率 分类 美联社 地图
个 0.01 某人 57.81% 50.02%
MB 39.15%
乙肝 24.45%
注 78.65%
0.001 某人 75.81% 74.38%
MB 74.15%
乙肝 64.28%
注 83.30%
0.0001 某人 86.76% 84.36%
MB 83.36%
乙肝 85.70%
注 81.62%
解算器名称 最初的学习速率 分类 美联社 地图
亚当 0.01 某人 54.00% 64.80%
MB 65.20%
乙肝 85.70%
注 54.31%
0.001 某人 77.77% 66.17%
MB 67.10%
乙肝 35.70%
注 84.09%
0.0001 某人 64.00% 71.66%
MB 69.60%
乙肝 77.80%
注 75.24%
RMSProp 0.01 某人 41.70% 24.33%
MB 4.30%
乙肝 28.60%
注 22.72%
0.001 某人 79.12% 83.25%
MB 82.82%
乙肝 87.50%
注 83.56%
0.0001 某人 71.46% 74.11%
MB 68.23%
乙肝 73.44%
注 83.30%