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1.
深度迁移学习在小批量图像分类中的应用
赵沪
张琼
杭益柳
杨诚
江小静
《信息与电脑》
2023,(1):60-62
利用深度迁移学习算法,将深度模型迁移至小批量数据中进行使用,解决过拟合和对数据标签依赖性强的问题。首先,将已经训练好的模型应用在相似图像分类任务中,提高模型效率;其次利用微调策略,对深度学习网络全连接层进行调整,丢弃部分神经元以降低过拟合的发生,提高模型准确性;最后使用DogsVSCats数据集进行测试。实验结果表明,深度迁移学习算法在小批量样本数据中具有更高的准确性。
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