《Tab.3 Training Time for Different Training Configurations》

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《深度学习在表面质量检测方面的应用》

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训练前后样本的聚集情况，如图6所示（使用PCA和t-SNE降维工具将维度降为二维），训练后，数据集的样本聚集得更紧密，不同类别之间距离变大，这使得模型的泛化效果更好。在数据集NEU上，与其他几种广泛使用的算法进行了对比，如表4所示。这里的算法获得了更好的识别率。说明了深度神经网络的迁移学习方法很适合工业产品表面质量检测。