《表2 不同CNN模型下的性能比较》

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《基于欠定盲源分离理论与深度学习的声音样本集获取与分类方法》

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针对2.3节的2种神经网络模型进行比较，其中VGGNet-16共迭代40万次，ResNet-50共训练10个epoch，学习率LR=0.001，分别从训练误差、训练准确率、测试误差和训练准确率进行评价，测评结果如表2所示。从表2中可以直观的看出，VGGNet-16的测试准确率达到93.75%，而ResNet-50的准确率高达99.92%，证明两种模型均可以满足分类要求，ResNet-50的分类效果更佳。