基于迁移学习的图像识别研究

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在运用深度学习解决问题时,最常见障碍在于训练模型需要海量的数据。虽然每天互联网上以TB的量级产生数据(尤其是无语言障碍的图像数据),但对于新领域仅有小部分的数据带有标签,若对这些数据都进行人工标记,将会耗费大量的人力与物力,这就给模型的训练带来了极大的挑战。将针对上述问题,提出运用Fine-tune模型、域对抗训练从现有的数据中迁移知识,训练自己的小样本数据集。
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