《表3 125个样本（占现实总量的30%）训练下的震泽古镇历史建筑识别结果》

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《历史建筑智能识别可行性研究——运用正射影像和数字图像检测技术的江南水乡古镇实验》

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注：增加59个样本，召回率提高18.7%，精确度提高3.2%。

过少的学习量会造成模型失效，但过多的样本学习则会带来工作量和工作时间的成倍增加。据表3，当选取的学习样本数占实际历史建筑总量的30%时，其最高召回率近60%，最大精确度超过70%。以增加学习样本的绝对数量与提高的召回率和精确度来看，该组在三组学习样本中识别效率最高。而三组不同数量学习样本的识别效果显示，根据不同的目的（对精确度和召回率的要求）确定适当的模型学习样本量，可以提高模型在实际应用时的工作效果。