《表3 不同冻结层数训练结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于迁移学习的机场地面目标识别》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

经过测试不同的参数对实验数据的影响，发现冻结层数对训练结果影响最大，冻结层数偏少会导致训练时间延长，冻结层数偏多会导致训练精度曲线收敛较慢，影响模型识别精度，只有选择适当的层数进行冻结，才能保证训练精度和损失函数的收敛速度是最优的。四种不同冻结层数的训练精度和测试精度如表3所示。