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Lili Ayu Wulandhari和她的团队观察了秋葵植物，并指出了如何从形态上看到缺乏营养素。他们着手使用深层卷积神经网络来识别营养缺乏症。他们的研究基于四种大量营养素：N，P，K和MG。他们指出，缺乏某种营养素在植物上显示出一定的形态变化。这允许检测到类似于疾病的营养缺乏症。在本研究中，使用算法作为算法的使用。使用两种训练方法：转移学习和微调。据观察，使用ImageNet数据集实现Inception Resnet算法并没有产生稳定的结果。作者怀疑这是由于ImageNet和秋葵数据集的差异所致。因此，通过冻结早期层来实施微调，实现了96％和86％的训练和测试精度[3]。
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