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Figure 8. Training and validation l
Figure 8. Training and validation loss plots of model networks with combinations of different numbers of convolutional filter and different sets of training sample. The number of learnable filters used to the model is specified as ‘F-number’ in every sub-caption. TL and VL in legends denote training loss and validation loss. Neighbourhood size is depicted as (N).
By observing the graphs in Figure 7 and Figure 8 some comments can be made:
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图模型网络的具有不同数目的卷积滤波器和不同组的训练样本的的组合8.训练和验证损耗曲线。用于该模型可学习过滤器的数量被指定为在每个子标题“F数”。TL和VL传说中表示训练损失和验证损失。邻域大小被描绘为（N）。<br><br>由图7和图8观察图可提出一些看法：
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图8。具有不同卷积滤波器和不同训练样本集组合的模型网络的训练和验证损耗图。用于模型的可学习筛选器数在每个子标题中指定为"F-编号"。图例中的 TL 和 VL 表示训练丢失和验证丢失。邻域大小描述为 （N）。<br><br>通过观察图 7 和图 8 中的图形，可以提出一些注释：
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图8.不同卷积滤波器数和不同训练样本集组合的模型网络训练和验证损失图。用于模型的可学习筛选器的数目在每个子标题中指定为“f-number”。图例中的tl和vl表示培训损失和验证损失。邻域大小表示为（n）。<br>通过观察图7和图8中的图表，可以做出一些评论：<br>
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