《表2 Colony-Net模型的混淆矩阵》

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《基于卷积神经网络的复合菌落智能分类识别》

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使用训练集样本训练Colony-Net模型，选择10折交叉验证得到最新的Colony-Net模型，以9 000例测试集对此模型进行测试。计算得到的四分类加权平均准确率为87.50%，菌落分类卷积神经网络模型的混淆矩阵如表2所示。可以发现，斑点状光滑菌落与椭圆形菌落两种样本容易出现误分类情况，类圆状菌落与不规则菌落由于与其他种类的菌落在形态学上均有较大差异，因此分类效果更为理想。