Table 1.

Parameter setting of CNN architectures

Parameters	AlexNet	GoogleNet	ResNet-50	Se- ResNet-50	DenseNet121	Inception-V4	Inception ResNet –V2	ResNeXt-50	Se- ResNeXt-50
Optimizer	ADAM	ADAM	ADAM	ADAM	ADAM	ADAM	ADAM	ADAM	ADAM
Base learning rate	1e-5	1e-5	1e-5	1e-5	1e-5	1e-5	1e-5	1e-5	1e-5
Learning decay rate	.1	.1	.1	.1	.1	.1	.1	.1	.1
Momentum β1	.9	.9	.9	.9	.9	.9	.9	.9	.9
RMSprop β2	.999	.999	.999	.999	.999	.999	.999	.999	.999
Dropout rate	.5	.5	.5	.5	.5	.5	.5	.5	.5
No of epochs	30	30	30	30	30	30	30	30	30
Train batch Size	32	32	32	32	32	32	32	32	32
Test batch size	8	8	8	8	8	8	8	8	8
Total No of parameters	60 M	4 M	25 M	27.5 M	7.97 M	43 M	56 M	25 M	27.56 M