《表3 三种模型在验证集和测试集上的分类结果》

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《基于改进B-CNN的轨枕挡肩裂纹图像细粒度分类》

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三种模型在验证集和测试集上的分类结果对比如表3所示。与VGG-D模型相比，B-CNN模型和改进B-CNN模型在验证集和测试集上都大幅度提高了模型的准确率，说明双线性网络建模局部特征交互的能力更强，描述图像特征时比单神经网络更具代表性。改进B-CNN模型的性能最优，在验证集上的准确率达到93.89%，与B-CNN模型相比，分类准确率提升了2个百分点，与VGG-D模型相比，分类准确率提升了6.11个百分点，证明改进B-CNN模型的有效性，其能够更丰富、准确地描述对象。