《表2 不同模型在CIFAR10/100上的实验结果》

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《端到端双通道特征重标定DenseNet图像分类》

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注:加粗字体表示本文方法实验结果。

部分主流DCNN模型实验结果对比如表2所示所示。在CIFAR-10数据集上，ResNet-110+SD网络的错误率为5.23%，而40层DFR-DenseNet-40网络在参数量减少0.6 MB的同时，错误率降低了10.3%，在CIFAR-100数据集上，错误率也有降低；64层DFR-DenseNet-64网络在CIFAR-10/100上的准确率明显优于ResNet in ResNet、Swapout以及Pre-ResNet-1001网络，其参数量则远少于这3个网络。