《表2 FCMR实验结果Tab.2 Overall performance of FCMR》

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《基于局部敏感哈希算法和神经网络学习的跨媒体检索方法》

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将查询按其所属类别进行分类，并对比FCMR在每一类上的表现。权衡召回率和选择度，对于Wiki数据集选取k=3和m=14；对于NUS-WIDE数据集选取k=4和m=20。表2是FCMR在两个数据集两个检索方向上的各个评价指标的整体表现。实验结果证明FCMR模型得到的邻居列表中相关文件所占比例大约是原数据集中相关文件所占比例的2倍，图3和图4显示的实验结果也可以从将查询进行分类的角度说明这一点。表2还能证明在两个数据集上，FCMR在图像检索文本方向上的表现都优于文本检索图像方向的。同时在两个数据集上的实验结果证实了FCMR在Wiki数据集上的表现优于在NUS-WIDE数据集上的。