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【摘 要】
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随着大数据和移动互联的发展,越来越多图像数量如洪水一般的出现,由于图像数量巨大,对于图像分类的模型要求越来越强,不仅针对模型的复杂度,还有运行的效率,所以需要研究一种方法来快速高效的解决图像分类问题。迁移学习是指将以前学到的经验知识迁移到新的任务学习里,帮助新任务的学习分类。其就是以一种学习方式来影响另外一种学习。迁移学习解决了传统机器学习中训练和测试数据必须服从相同分布的局限性,其可以在源域与目
【出 处】
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山东科技大学
【发表日期】
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2020年03期
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