- 摘 要:本文設計了一種改進的可遷移深度學習模型。該模型能夠在離開可靠的訓練環境(其中存在標簽)并被
置于純粹的無標簽數據的領域時,輸出依然可以持續得到改善,這種訓練方式可以降低對監督學習的依賴程度。關鍵詞:可遷移;深度學習;無標簽*基金項目:湖南省教育廳科學研究課題“基于深度學習的智能無人機目標檢測算法研究”(20C0105);湖南省
自然科學基金項目《基于高光譜特征信息融合的油菜籽品質參數反演與建模》(2021JJ60093);校級培育項目
“基于深度學習的目標檢測算法研究”(22mypy15)1
- 關鍵字:
202210 可遷移 深度學習 無標簽
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