1.模型和参数不变 模型：2个卷积层+1个全连接层
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参数：
BATCH_SIZE = 32 # 定义超参数，每次处理32张图片1.1 “IITD/Left部分数据” VS “IITD/Left+Right数据”
EPOCHS = 20 # 将数据集训练20轮
LR = 0.01 # 学习率
TRAIN_DIVISION = 3 # 训练集划分占比
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=LR) # 优化器
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2.改模型 模型2.1：3个卷积层+2个全连接层 结果：RR=0.9158
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模型2.2：4个卷积层+2个全连接层 结果：RR=0.9145
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模型2.3：4个卷积层+3个全连接层 结果：RR=0.8776
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模型2.4：4个卷积层（更改卷积核）+2个全连接层 结果：RR=0.9158
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模型2.5：4个卷积层（更改输出通道数）+2个全连接层 结果：RR=0.9237（EPOCH=200）
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2.5似乎是最好的，但之前的模型可能是因为没有完全收敛.
3. 改参数 综合结果，模型选用2.5的。
3.1 优化器 之前全都以Adam作为优化器，收敛速度快（20次迭代内就能达到很高的RR），在2.5的模型中186次迭代达到RR=0.9237。
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3.2 Batch_size 优化器选用Adam，LR=0.001。
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3.3 Learning Rate 优化器选用Adam，Batch_size=64。
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4.BN 批量标准化网络层:
1）统计每个通道所有点的像素值的均值和方差；
2）每个通道的像素值减均值除方差；
BN：Max RR: 0.951316、Running time: 12049.209277153015 s
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5. 数据集 同济非接触式掌纹数据集：
Max RR: 0.999500、Running time: 39925.49079298973 s
（Train Epoch:22 Loss:0.000003
Test – Average loss:0.2042,RR:0.265000）是为什么？
【掌纹识别|CNN进行非接触掌纹识别的改进过程】Max RR: 0.999250、Running time: 39227.911673784256 s
（Train Epoch:114 Loss:0.000000
Test – Average loss:0.1773,RR:0.197000）为什么？
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