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本申请实施例公开了一种外观缺陷检测模型建模方法和装置,通过训练样本集的批次数和训练轮回数,利用最大迭代次数计算公式得到卷积神经网络模型训练的最大迭代次数,由于卷积神经网络模型的训练阶段涉及参数过多,迭代次数也比较多,而卷积神经网络模型的训练速度主要受迭代次数的影响,本申请提供的方法采用轮回的次数决定前馈和反向传播过程在训练中进行的次数,批次数确定训练样本数据的迭代次数在每个轮回内被处理的次数,能够得到较好的迭代次数,加快卷积神经网络的训练速度,避免了训练模型的过拟合和欠拟合,能够提高训练效率,解决了现有的基于卷积神经网络算法的训练模型效率低的技术问题。