《表4 不同尺度的模型在CIFAR-100上的准确率比较》

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《基于CNN层内结构优化的图像分类》

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表4为训练结果。通过对比实验发现，分类准确率随着尺度的增大而提高。在尺度为8时，该模型分类准确率达到80.73%，相比尺度为8的Res2Net50模型有了0.44%的提升。而在尺度为6时，该模型相比同尺度的Res2Net50分类准确率提升最为明显，达到了0.56%。但是，随着尺度从4增加到8，该模型准确率改善的幅度变小，这可能是由于CIFAR数据集的分辨率太小（32×32）使得尺度不能太大。随着尺度的增加，计算参数量也有所增长。为了在精度和计算复杂度之间做出权衡，在最终的架构中将s设置为4。