《表5 解决数据集数量少和分布不均问题的方法总结》

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基于深度学习的识别方法有可解释性差、训练样本数量少、质量不高和场景不统一的缺陷(杨龙箴等,2019)。为了解决在有限数据集上训练网络导致的过拟合问题,提出了许多解决方法,如表5所示。