关于Indian pines数据集下以3%作为训练集的测试精度

[Ritatanz]

洪老师您好：

我们的论文想要将您的论文作为对比方法进行比较，根据您开源的代码，以patch-wise spectralformer为例，在Indian pines数据集下，以3%作为训练集随机抽取，并使用PCA将bands降为3后，得到的测试精度大概在61%左右，为了避免失误，向您确认这个结果是否准确，我们将会在论文中引用您的文章。

[danfenghong]

训练和测试样本的选择可以根据自己的数据来设定。具体的参数使用可以参考我们文章的设置。 祝好！ 洪丹枫 Ritatanz ***@***.***> 于2022年10月10日周一 20:45写道：

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洪老师您好： 我们的论文想要将您的论文作为对比方法进行比较，根据您开源的代码，以patch-wise spectralformer为例，在Indian pines数据集下，以3%作为训练集随机抽取，并使用PCA将bands降为3后，得到的测试精度大概在61%左右，为了避免失误，向您确认这个结果是否准确，我们将会在论文中引用您的文章。 — Reply to this email directly, view it on GitHub <#18>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AFL2GZSN5DCIVX2N4JZVJUDWCQFWVANCNFSM6AAAAAARBKB3PI> . You are receiving this because you are subscribed to this thread.Message ID: ***@***.***>