《表1 各网络模型训练最优准确率(Whoi数据集)》

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《微生物数字全息显微图像的嵌入式分类系统》

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为保证分类算法的准确性，本文采用Goog Le Net、Caffe Net、Alex Net和VGG16Net 4个经典神经网络模型，在全息化的Whoi数据集上进行分类训练．训练完成后对各个网络模型的分类准确性进行对比．各个网络模型分类的最终结果如表1所示．通过表1可知，Goog Le Net网络模型能够在全息化Whoi数据集中获得最高分类准确率，达95.06%，达到了本系统对分类算法准确率的要求．

图表编号	XD00199042100 严禁用于非法目的
绘制时间	2020.12.01
作者	陈朋、戴陈统、宫平、王海霞
绘制单位	浙江工业大学计算机科学与技术学院、浙江工业大学信息工程学院、浙江工业大学信息工程学院、浙江工业大学计算机科学与技术学院
更多格式	高清、无水印（增值服务）