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上传时间: 2021-02-20
详细说明：102类鲜花数据集的分类
这是我们在完成课程过程中所做的一个小组项目
数据集
该数据集包含102个类别。 每个类别有40到258张图像。 图像有不同的变化。 数据集可在下载。
结果
该部分的代码可以在找到。 我们对此数据集尝试了不同的方法。 所有方法的比较如下所示： 根据表1的比较，我们决定将较小的模型作为最终模型，并运行更长的时间。 我们以提前停止条件运行了50个时期的模型。 条件是，如果在5个时期内验证准确性没有提高0.0001。 我们的训练在23个纪元后停止，训练准确性为100％，训练损失为9.8343e-04，验证准确性和损失分别为53％和3.54。 平均测试准确度为47％，所有类别特定准确度的平均值为44％，平均准确度为0.49。 混淆矩阵和每个精度数的类数如下所示： 各个类别的准确性和精确度如下图所示。
交叉验证结果
该部分的代码可以在找到。 我们尝试了10折交叉验
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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