《表3 神经网络训练结果：基于迁移学习的植物花朵图像识别方法》

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《基于迁移学习的植物花朵图像识别方法》

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由表3所给出的性能对比可见，在有限的学习次数（500次）下，由于训练数据集不够大，导致在用VGG16模型进行从头开始的训练时，得到的模型无法很好拟合训练集，因此模型也对测试数据集泛化能力差，即对没有经训练过的新图像识别能力弱。而使用Inception-v3模型迁移学习的实验在同样的学习次数下，模型很好的拟合了训练数据集，得到的模型在测试集上的准确率也大大提高。同时通过更多次数（设定step为5000）的学习，模型在测试集上的准确率能达到95%，得到了较好的分类效果。