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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:
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。
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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。