《表2 MNIST上的图像识别测试准确率(%)》

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《交叉连接的少层残差卷积神经网络》

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文章分别在4个公开数据集上对各种网络模型进行测试，其中，MNIST数据集比较简单，采用很浅的网络就可以实现不错的图像识别准确率，当采用复杂网络时，很容易出现过拟合现象，但是在实验中，通过dropout方法避免了过拟合的出现．在MNIST数据集上的测试准确率如表2所示，最好的测试结果以加粗黑体标注，可以观察到C-Fnet T网络的准确率为99.54%，在所有的模型中表现最好，虽然结果和Res Net接近，但是C-Fnet T的卷积层层数却很少．