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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、自然语言处理为代表的数据处理领域应用广泛.在CNN训练过程中,超参数设置依赖于先验知识,不恰当的超参数会影响模型的训练效率和精度.为了解决这一问题,本文提出基于证据推理规则(Evidential Reasoning Rule,ER Rule)的CNN超参数质量评估模型,可在训练前提供高质量的超参数选择,从而提高模型的训练效率.首先,描述了CNN超参数评估的过程,然后构建了CNN的超参数质量评估模型,运用了