基于多组分异构迁移学习的图片分类方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 同构迁移学习 | 第12-14页 |
| 1.2.2 异构迁移学习 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 异构迁移学习综述 | 第17-27页 |
| 2.1 异构迁移学习的发展历程 | 第17-18页 |
| 2.2 异构迁移学习的分类 | 第18-23页 |
| 2.2.1 根据迁移方式 | 第18-20页 |
| 2.2.2 根据迁移场景设定 | 第20-23页 |
| 2.3 图片分类中的异构迁移学习 | 第23-24页 |
| 2.4 经典实例分析 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 异构迁移学习组分分析 | 第27-37页 |
| 3.1 组分的定义与研究意义 | 第27-28页 |
| 3.2 异构迁移学习单组分分析 | 第28-30页 |
| 3.3 异构迁移学习多组分分析 | 第30-31页 |
| 3.4 问题总结 | 第31页 |
| 3.5 探索性实验 | 第31-36页 |
| 3.5.1 数据集 | 第32-33页 |
| 3.5.2 实验设定和步骤 | 第33-34页 |
| 3.5.3 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 多组分异构迁移学习 | 第37-53页 |
| 4.1 重要定义和问题描述 | 第37-39页 |
| 4.1.1 重要定义 | 第37-38页 |
| 4.1.2 问题描述 | 第38-39页 |
| 4.2 方法建模 | 第39-43页 |
| 4.2.1 子空间学习 | 第41-42页 |
| 4.2.2 权重优化 | 第42-43页 |
| 4.3 实验 | 第43-52页 |
| 4.3.1 数据集 | 第44页 |
| 4.3.2 评估标准 | 第44页 |
| 4.3.3 对比模型 | 第44-45页 |
| 4.3.4 实验结果分析 | 第45-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附件 | 第63页 |
