【摘 要】
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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对其加以对比,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.
【机 构】
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南京理工大学,江苏 南京 210000;南京熊猫汉达科技有限公司,江苏 南京 210000;南京理工大学,江苏 南京 210000;南京熊猫汉达科技有限公司,江苏 南京 210000
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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对其加以对比,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.
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