本文關(guān)鍵詞：遷移學(xué)習(xí)在圖像分類中的應(yīng)用研究　出處：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)和圖像技術(shù)的急速發(fā)展,信息表示的方式多樣化,尤其是以圖像表達(dá)出來的方式,有著直觀,容易理解等優(yōu)點(diǎn),比如現(xiàn)在各大新聞網(wǎng)站的每則新聞都包含多張圖片,這使得圖像在研究和日常生活中日益重要。如果能解決大量圖像的有效高質(zhì)量的標(biāo)注和分類問題,可以使用戶便捷高效地找到有用的數(shù)據(jù)。但是圖像大都來自不同分布的數(shù)據(jù)集和領(lǐng)域。由于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)服從相同概率分布,如果利用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)注和分類算法來挖掘新數(shù)據(jù)信息,性能勢必下降;如果只利用單個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,又體現(xiàn)不出大數(shù)據(jù)的價值。在實(shí)際應(yīng)用中往往很難滿足同分布條件,即使勉強(qiáng)滿足條件也大大降低了模型的性能。隨著計算機(jī)信息技術(shù)的快速發(fā)展,如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘有效信息并加以利用已經(jīng)成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)問題。遷移學(xué)習(xí)即是如何在這種訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)概率分布不同情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)。遷移就是一種學(xué)習(xí)影響另外一種學(xué)習(xí),這種遷移不僅可以發(fā)生在知識和技能領(lǐng)域,在動機(jī)、態(tài)度、情感、行為方式以及興趣等領(lǐng)域內(nèi)也同樣是可以發(fā)生遷移的。遷移學(xué)習(xí)降低了訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)必須服從相同分布的限制,能夠挖掘源域和目標(biāo)域間穩(wěn)定不變的結(jié)構(gòu)和特征,可以有效地在相似的領(lǐng)域或任務(wù)間進(jìn)行信息的共享和遷移,可以遷移和復(fù)用源域中有標(biāo)注的監(jiān)督信息。遷移學(xué)習(xí)近幾年成為數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的熱點(diǎn)研究問題。本論文深入研究遷移學(xué)習(xí)問題,并在大量研究學(xué)者基礎(chǔ)上,提出了兩種不同的遷移學(xué)習(xí)算法。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)在于:1.針對單一匹配邊緣概率分布縮減源域和目標(biāo)域差異性中存在的泛化能力差的問題,提出基于特征聯(lián)合概率分布和實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)算法�，F(xiàn)有的遷移學(xué)習(xí)方法大都是基于特征的遷移學(xué)習(xí)方法或者是基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)方法,與之不同的是,為了進(jìn)一步提高遷移學(xué)習(xí)所獲得的模型泛化性能,該算法在進(jìn)行數(shù)據(jù)特征轉(zhuǎn)換的同時加入實(shí)例正則項(xiàng)充分挖掘?qū)δ繕?biāo)域有利的相關(guān)實(shí)例。此外,通過特征學(xué)習(xí)和實(shí)例學(xué)習(xí),不同域之間的差異性還是明顯存在,該算法不僅縮減域間概率分布差異,同時縮小域間條件分布差異,并且以最小化這種差異性為目標(biāo),提出統(tǒng)一的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。在字符集和對象識別數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明所提出算法的有效性。2.針對目前很多遷移學(xué)習(xí)方法主要減小域間差異性而忽略了數(shù)據(jù)本身隱藏的語義信息,提出一種基于流形學(xué)習(xí)的直推式遷移學(xué)習(xí)方法。該方法首先將各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)從原始高維特征空間非線性映射到低維特征空間,在該低維空間下,所有數(shù)據(jù)都得到新的表示,然后加入流形學(xué)習(xí)保持?jǐn)?shù)據(jù)幾何分布屬性挖掘數(shù)據(jù)語義信息,最后為了縮減不同域在這個子空間中的分布差異性,本文通過加權(quán)的聯(lián)合概率分布最小化域間差異性,對子空間中數(shù)據(jù)新的特征表示進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。在多個實(shí)際數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出算法可以有效地提高遷移分類準(zhǔn)確率。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1313230