《表5 Lunsup中引入少量标签量的性能测试》

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《基于全连接神经网络的雷达目标航迹识别》

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性能测试结果见表5．从表5的实验结果可以看出，增加带标签的数据量对模型进行监督学习可以有效提高模型的准确率．在增加到总量600个（每类各100个）之后，模型的性能已基本稳定．说明600个带标签的数据量（3.3%的训练集比例）已经能够训练判别器进行监督学习分类，指导其对后续的无标签数据进行学习．在后续实验中，默认此设置．