"探究了初始卷积核尺寸对卷积神经网络（CNN）识别准确率的影响，同时介绍了在C#中使用Math类进行各种数学运算的方法。试验基于Ubuntu 16.04系统，利用Caffe深度学习框架，Python编程语言，Intel i7-6700K CPU和GTX980Ti显卡。实验设置了批量训练参数，包括train batch为64，test batch为50，迭代100次，使用SGD优化器，初始学习率为0.01，正则化系数为0.005，学习率逐步衰减。研究发现卷积核尺寸对模型的平均准确率（AA）有显著影响。此外，还提出了一种结合批归一化和全局池化的CNN改进模型，用于识别植物叶片病害，缩短了训练时间，提高了识别准确率和鲁棒性。"
本文详细讨论了初始卷积核尺寸对卷积神经网络（CNN）性能的影响，特别是在植物叶片病害识别任务中的表现。实验在Ubuntu 16.04系统上，利用Caffe深度学习框架，结合Python编程语言进行实现，并利用高性能硬件如16GB内存、Intel i7-6700K CPU和NVIDIA GTX980Ti显卡来加速图像处理。试验中，模型采用批量训练策略，每批训练64张图片，测试批为50张，共迭代100次，使用随机梯度下降（SGD）优化器，设置适当的正则化和学习率调整策略。
卷积神经网络的核心是卷积层，其中卷积核的大小是决定网络特征提取能力的关键因素之一。文章指出，不同的初始卷积核尺寸会直接影响模型的识别准确率，具体表现为平均准确率（AA），公式（11）展示了计算AA的方式，它考虑了样本类别总数、各类别的样本数量以及预测正确的样本数。
进一步的研究中，作者提出了一种结合批归一化（Batch Normalization）和全局池化（Global Pooling）的改进CNN模型。批归一化可以加速网络的收敛过程，而全局池化则有助于减少特征维度，降低模型复杂度。通过对比8种不同配置的改进模型，研究发现最佳模型不仅收敛速度快，仅需3次训练迭代即可达到90%以上的识别准确率，而且参数内存需求低至2.6MB。在测试集上的平均识别准确率达到了99.56%，加权平均的查全率和查准率分数为99.41%。
该改进模型表现出较好的空间变换不变性和鲁棒性，能够有效地识别多种植物叶片上的不同病害。这表明，通过优化CNN结构，可以提高模型的识别效率和准确性，对于植物病害的自动化检测具有重要的应用价值。
此外，虽然本文主要关注CNN在植物病害识别中的应用，但也可以从中了解到C#中Math类的数学运算功能，尽管这部分信息在摘要中没有详述，通常情况下，Math类提供了基础的数学操作，如平方根、指数、对数等，这些在构建和训练神经网络模型时都是不可或缺的工具。
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