本文關鍵詞：遷移學習在圖像分類中的應用研究　出處：《安徽大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)和圖像技術的急速發(fā)展,信息表示的方式多樣化,尤其是以圖像表達出來的方式,有著直觀,容易理解等優(yōu)點,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)集和領域。由于傳統(tǒng)機器學習假設訓練數(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)機器學習的標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)訓練模型,又體現(xiàn)不出大數(shù)據(jù)的價值。在實際應用中往往很難滿足同分布條件,即使勉強滿足條件也大大降低了模型的性能。隨著計算機信息技術的快速發(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)成為當前研究熱點問題。遷移學習即是如何在這種訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)概率分布不同情況下進行學習。遷移就是一種學習影響另外一種學習,這種遷移不僅可以發(fā)生在知識和技能領域,在動機、態(tài)度、情感、行為方式以及興趣等領域內(nèi)也同樣是可以發(fā)生遷移的。遷移學習降低了訓練數(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域間穩(wěn)定不變的結構和特征,可以有效地在相似的領域或任務間進行信息的共享和遷移,可以遷移和復用源域中有標注的監(jiān)督信息。遷移學習近幾年成為數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的熱點研究問題。本論文深入研究遷移學習問題,并在大量研究學者基礎上,提出了兩種不同的遷移學習算法。本文的主要工作和創(chuàng)新點在于:1.針對單一匹配邊緣概率分布縮減源域和目標域差異性中存在的泛化能力差的問題,提出基于特征聯(lián)合概率分布和實例的遷移學習算法�，F(xiàn)有的遷移學習方法大都是基于特征的遷移學習方法或者是基于實例的遷移學習方法,與之不同的是,為了進一步提高遷移學習所獲得的模型泛化性能,該算法在進行數(shù)據(jù)特征轉(zhuǎn)換的同時加入實例正則項充分挖掘?qū)δ繕擞蛴欣南嚓P實例。此外,通過特征學習和實例學習,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,提出統(tǒng)一的優(yōu)化目標函數(shù)。在字符集和對象識別數(shù)據(jù)集上的實驗表明所提出算法的有效性。2.針對目前很多遷移學習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習的直推式遷移學習方法。該方法首先將各個領域的數(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,然后加入流形學習保持數(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)新的特征表示進行進一步的優(yōu)化。在多個實際數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明本文所提出算法可以有效地提高遷移分類準確率。
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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