Page 452 - 《软件学报》2024年第6期

3028 软件学报 2024 年第 35 卷第 6 期

有助于增强数据的丰富性, 而过多的数据增强策略在训练阶段由于随机选择的特点导致引入更多的数据噪声, 致
使最终训练得到的模型预测性能下降.

97.0 97.50
97.25
96.5 97.00
测试集准确率 (%) 96.0 测试集准确率 (%) 96.75

95.5

95.0 96.50
96.25
94.5 96.00
0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8
策略个数 策略个数
图 5 不同策略个数在 CIFAR-10 数据集使用 WRN 图 6 不同策略个数在 CIFAR-10 数据集使用 WRN
40×2 模型下得到的测试集准确率对比 28×10 模型下得到的测试集准确率对比

91
90
89 90
测试集准确率 (%) 88 测试集准确率 (%) 89

87

86 88
85
87
0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8
策略个数 策略个数
图 7 不同策略个数在 ESC-50 数据集使用 ResNet 模 图 8 不同策略个数在 ESC-50 数据集使用 DenseNet
型下得到的测试集准确率对比 模型下得到的测试集准确率对比

92.0 92.5

测试集准确率 (%) 91.5 测试集准确率 (%) 92.0

91.5
91.0

91.0
90.5
0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8
策略个数 策略个数
图 9 不同策略个数在 AGNews 数据集使用 fastText 图 10 不同策略个数在 AGNews 数据集使用
模型下得到的测试集准确率对比 Transformer 模型下得到的测试集准确率对比