《表4 模型在STL10上的分类错误率》

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《分类激活图增强的图像分类算法》

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从表4中的实验结果可以看出，ResNet-CE相比于基准模型ResNet，在STL10数据集上有明显的提升。在两种数据预处理下的实验，ResNet-CE错误率分别降低了9.61%和7.96%，达到了27.03%和15.91%的错误率。由于STL10训练集只有5 000张图片，数据量小且少于测试集8 000张图片，进行数据增广后，两个模型性能都有显著的提升。