《表3 两种模式的实用测试效果》

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《基于AlexNet网络的动物图片分类》

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通过上述实验发现，当训练数据量较小或训练数据与现有基础模型的数据较相似时，加载基础模型进行模型训练可以获得更快的收敛速度，更高的测试准确率和更低的训练与测试损失，且两类损失曲线基本重合，不存在两类曲线分化的问题。而且加载基础模型的网络模型在实际分类应用中具有更满意的识别分类效果，满足图像分类应用的可靠性、实用性需求。