《表5 基于真实样本的实验结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于卷积神经网络的主变压器外观缺陷检测方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:p为准确率，表示未被错误检出异常的正常图像占所有正常图像的比例；r为召回率，表示被正确检出异常的异常图像占所有异常图像的比例；f为准确率-召回率综合评价指标，f=（p×r）/ （p+r）

在本文采集到的样本中，正样本1 000张，漏油样本50张，锈蚀样本50张。按照50%的比例分配训练样本和测试样本，即固定负样本数量为25张，调整正样本数量，使得训练样本的正负样本比例分别为20:1，10:1，5:1进行3组测试对比。将softmax层阈值设定为0.5，迭代次数设为10 000次，得到验证结果如表5所示[21]。