《表2 不同数量的生成图像比较结果》

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《基于对抗双线性的细粒度鱼类图像分类方法》

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不同数量的生成图像比较结果如表2所示。从表2可看出，当每类增加100张图像时，精度达到了峰值，而当增加伪鱼类样本过少时，精度较低。这是因为当样本数过少时，LSRO的正则化能力不足。相反，当伪鱼类图像过多时，模型倾向于向所有的训练样本分配均匀的预测概率，这是不可取的。因此，为了避免过度的正则化和对标签均匀分布的过度拟合，每种类别增加100张是最好的。