《表7 基于扩充样本的实验结果》

  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

按照上述方法，将负样本扩充150张，使得总负样本数量达到200张。此时，依然固定正样本数量为1 000张，通过增加负样本数量以改变正负样本采样比，得到的比对实验结果如表7所示。可以看到，随着负样本数量的增加，尽管准确率略有下降（由100%降至98%），但是召回率明显提升（达到了100%），在5:1的正负样本训练比例下，测试中异常样本的检出率已经达到了100%，并且正常样本的误检率也提升到了可以接受的范围，算法性能满足工程应用的技术要求。