《表4 MS-TyCNN模型的泛化能力》

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《基于多尺度卷积特征融合的台风等级分类模型》

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MNIST数据集输入大小为28×28，CIFAR-10图片输入大小为32×32，网络结构参数以同比例的方式进行微调。实验迭代300次，MS-TyCNN模型的实验结果如表4所示，模型在MNIST、CIFAR-10两类数据集中准确率分别达到98.14%和87.63%，证明MS-TyCNN模型具有较好的泛化性。