1、“.....霍兴赢，薛端，伍晓平基于深度学习的农作物病虫害识别方法南方农机，。深度学习视角下农作物病虫害识别方法探究植物病虫害论文。要提高神经网络的性能，传统方法是加深或加宽网络，但是这样做的同时会带来网络参数激增和神经网深度学习视角下农作物病虫害识别方法探究植物病虫害论文度，将来可以不断收集实验数据以提高模型的能力，为农作物病虫害识别提供了些辅助支持，对农作物病虫害防控具有积极意义。参考文献龚丁禧，曹长荣基于卷积神经网络的植物叶片分类计算机与现代化，孙俊，谭文军，毛罕平......”。

2、“.....同时在准确度上本文提出的模型相对于其他两种模型有个较好的表现。图网络结构图由图和图可以看出神经网络对于农作物病虫害的识别准确率较高，但是仍然存在少量的被识别，说明还需要补充更多的数据去训参数为。实验结果及分析为了评估神经模型的有效性，本文将与另外的神经网络进行比较，其中包括和，使用同样的数据集，做同样的数据预处理，对预测结实验方法实验采用深度卷积神经网络来提取农作物叶片图像特征并进行分类。首先需要对图像预处理，然后送入神经网络训练......”。

3、“.....图网络结构图在网络的最后采用了结合其实验结果及分析可以为农作物病害的识别提供定的参考。由实验样本的分布情况可以发现部分样本数目分布不均衡，这将会导致训练好的模型对样本识别存在较大的偏差。为了使数据平衡，实验中采用了图片翻转裁剪以及加权的损失函数等措施来使算机与现代化，孙俊，谭文军，毛罕平，等基于改进卷积神经网络的多种植物叶片病害识别农业工程学报，张善文，黄文准，尤著宏基于物联网和深度卷积神经网络的冬枣病害识别方法浙江农业学报，杨国国......”。

4、“.....刘子毅基于图像显著性分析与存在少量的被识别，说明还需要补充更多的数据去训练网络提高网络的性能。图实验结果的混淆矩阵结论本文采用了基于深度神经网络的农作物病虫害检测方法，打破了传统的基于农作物叶片特征识别的瓶颈，降低了实验数据收集的门槛，使得农，使用同样的数据集，做同样的数据预处理，对预测结果进行评价，评价标准是准确率，计算公式如下公式其中为类别标签，为样本总数，为类别的样本数目，为类别预测为第类的样本数。如表所示......”。

5、“.....深度学习视角下农作物病虫害识别方法探究植物病虫害论文。本文利用几种常见农作物病虫害图像对不同的神经网络模型进行训练，并进行比较分析，以获得较好的识别效果，其实验结果及分析可以为农作物病害的识别提供定的参作物叶片图像特征并进行分类。首先需要对图像预处理，然后送入神经网络训练，最后训练好的网络模型可用于辅助识别农作物病虫害。本文利用几种常见农作物病虫害图像对不同的神经网络模型进行训练，并进行比较分析，以获得较好的识别效果......”。

6、“.....这样做可以使得分类时各类别之间的距离变大，类内距离变小，同时也增加了模型的泛化能力。训练的神经网络本文采用基于的卷积神经网络的茶园害虫定位与识别农业工程学报，计雪伟，霍兴赢，薛端，伍晓平基于深度学习的农作物病虫害识别方法南方农机，。深度学习视角下农作物病虫害识别方法探究植物病虫害论文。实验方法实验采用深度卷积神经网络来提取作物病虫害检测不仅方便，而且具有较高的准确率和识别速度，将来可以不断收集实验数据以提高模型的能力......”。

7、“.....对农作物病虫害防控具有积极意义。参考文献龚丁禧，曹长荣基于卷积神经网络的植物叶片分类可以明显的看出本文中提出的网络模型其收敛速度相对于和快得多，同时在准确度上本文提出的模型相对于其他两种模型有个较好的表现。图网络结构图由图和图可以看出神经网络对于农作物病虫害的识别准确率较高，但是仍深度学习框架对卷积神经网络进行搭建，神经网络的训练参数为。实验结果及分析为了评估神经模型的有效性，本文将与另外的神经网络进行比较......”。

8、“.....从另外个角度看，这个模块使得需要人工设置的超参数减少。在模块之后采用了池化层来获取全局上下文关系以及网络深层的高级语义信息帮助分类器分类。最后通过全连接层把多维的特征图转化成维的特征向量进行分类。图网络络深度学习特征融合引言农业生产在现代社会中占据着重要的位置，农作物的产量以及质量直接影响着人们的生产生活。因此，农作物病虫害的有效识别和防治是特别有意义的。要提高神经网络的性能，传统方法是加深或加宽网络，但是这样做的同时出现梯度消失等情况。因此，本实验采用了模块......”。

9、“.....由于拓扑结构相同，所以模块具有网络结构简明的特点，并且能够在较少参数的条件下增加网络的性能，从另外个角度看，这个模神经网络的多种植物叶片病害识别农业工程学报，张善文，黄文准，尤著宏基于物联网和深度卷积神经网络的冬枣病害识别方法浙江农业学报，杨国国，鲍丹，刘子毅基于图像显著性分析与卷积神经网络的茶园害虫定位与识别农业工程学报，计练网络提高网络的性能。图实验结果的混淆矩阵结论本文采用了基于深度神经网络的农作物病虫害检测方法......”。