■■■■■17る特徴を捉えているのに対し、差分エントロピーは画像内の物体の形情報による特徴を捉えており、トリム学習モデル（差分エントロピー）が最も精度が高いことから、色情報よりも形情報が精度向上に対し優位であることが分かる。次にトリム学習モデル（差分エントロピー）について、各クラスに行ったテストの正解率を図■に示す。グラフは青色が正解画像、赤色が不正解画像の割合を示し、横軸はクラス番号、縦軸は正解比である。またクラス番号と対応するクラスについては表■のとおりである。airplaneautomobilebirdcatdeerエントロピーによる画像学習AIモデルの性能評価dogfroghorseshiptruck■．■．クラスごとの正解率表■．クラス番号と対応クラス■■■■■図■．正解率トリム学習モデル（差分エントロピー）
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