采用本文建立的小麦籽粒和杂质图像数据库，分别选择5040(80%)小麦籽粒和杂质样本作为训练集，1260幅(20%)样本作为测试集。利用AlexNet、VGGNet、ResNet模型对小麦籽粒和杂质图像据集进行训练，训练精度和损失变化曲线分别。AlexNet网络在迭代次数达到7500次左右训练精度趋于1，损失趋近于0。相对AlexNet网络，VGGNet网络结构复杂，其迭代次数达到8250左右时，训练精度和损失才趋于稳定。ResNet网络趋于稳定的迭代次数约为9000次，但其在整个训练过程中的精度和损失波动相对较小。