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—— 中国食品杂志社
建立基于图像和EfficientNet框架的猪肉新鲜度测定方法。采集2 500 张不同新鲜度的猪肉图片作为原始数据集，通过图像增强方式，构建总数为60 000 张的猪肉新鲜度数据集。先用CIFAR-10数据集对EfficientNet进行训练，确定模型的基本结构及初始权值，然后用所构建的猪肉新鲜度数据集对模型进行训练和改进，使模型适用五分类问题。最后对所建立的模型进行测试和验证，并与Alexnet、VGG16和ResNet50目前主流的卷积神经网络模型进行比较。结果显示，在猪肉新鲜度识别方面，EfficientNet模型的平均正确识别率高达98.62%，明显优于Alexnet、VGG16和ResNet50模型，其中，EfficientNetB2模型的正确识别率达到99.22%，训练时间仅需157 min，综合性能最佳，是一种最适合猪肉新鲜度识别的方法。为提升模型泛化性，改进EfficientNetB2模型优化器算法，比较随机梯度下降、自适应矩估计）、均方根传播、校正自适应矩估计（rectified adaptive moment estimation，RAdam）4 种优化器的性能。结果显示，采用RAdam优化器虽然没能进一步提高模型的准确率，但对提升模型的泛化能力有一定帮助，在工程应用上具有实际意义。
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