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针对图像分类学习不够深入的问题,提出图像分类问题的几种深度学习策略研究。通过分析当前主流的主动深度学习图像、多标签图像和多尺度网络图像三种深度学习方法的工作原理和存在的优势与不足,探讨图像分类问题的优化学习策略。随后采用图像分类问题的几种深度学习策略实验的方式加以对比,实验结果表明,参数共享的深度学习图像分类方法不仅提高了预测速度,而且还能确保模型的准确性。 相似文献
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详细对比并分析了双异质结单载流子传输光敏晶体管(Uni-travelling-carrier Double Heterojunction Phototransistor,UTC-DHPT)与单异质结光敏晶体管(Single Heterojunction Phototransistor,SHPT)在大的入射光功率范围下集电极输出电流特性.首先,UTC-DHPT仅选取窄带隙重掺杂的基区作为吸收区,与SHPT选取基区和集电区作为吸收区相比,其光吸收区厚度小,在小功率入射光下UTC-DHPT的输出电流小于SHPT的输出电流.其次,由于UTCDHPT的双异质结结构,光生电子和光生空穴产生于基区,减弱了SHPT因光生空穴在集电结界面积累而产生的空间电荷效应,避免了SHPT在小功率入射光下输出电流开始饱和的问题,从而UTC-DHPT获得了比SHPT更大的准线性工作范围.最后,UTC-DHPT的单载流子(电子)传输方式使得基区产生的光生空穴以介电弛豫的方式到达发射结界面,有效降低了发射结势垒,增加了单位时间内由发射区传输到基区的电子数量,提高了其发射结注入效率,在大功率入射光下UTC-DHPT比SHPT能获得更高的输出电流. 相似文献
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