《表2 测试样本识别准确率》

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《基于迁移学习的番茄病虫害检测》

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由表1可知，迁移学习模型在对训练样本识别中准确率达到了100%，是由于VGG-19网络模型具有优良的泛化能力，能够准确地提取必要特征。迁移学习模型较卷积神经网络模型在测试样本的准确率上提高了3.15%，但两种方法都存在过拟合现象，这是由于在支持向量中存在异常点偏离正常位置，导致最后不能到达最优超平面。通过表2可以更清晰地分析每种番茄病虫害的识别效果。