《表1 测试精度对比Tab.1 Test accuracy comparison》

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《基于浅层残差网络的视线估计算法》

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表1对比了两种网络的最小平均误差和总体平均误差。由表1可见，浅层残差网络不仅在最小误差值上存在优势，结合图9还可发现，浅层残差网络在训练进行30次迭代后测试集的误差值最小，为6.140°，使用Le Net-5结构经过42次迭代后获取最小的测试误差为6.677°，可见浅层的残差网络可在更短训练时间内获取更好的性能表现，且准确度提高了约8.5%。