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面向多源图像数据的多任务学习方法的研究

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面向多源图像数据的多任务学习方法的研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 引言第10-13页
  1.1 研究背景第10页
  1.2 研究目的与意义第10-11页
  1.3 本文的研究工作第11-12页
  1.4 本文组织结构第12-13页
2 国内外研究现状及相关工作第13-18页
  2.1 多源跨领域学习算法的研究第13-15页
    2.1.1 多核学习算法第13-14页
    2.1.2 迁移学习算法第14-15页
  2.2 多任务学习算法的研究第15-17页
    2.2.1 正则化多任务学习第16页
    2.2.2 多任务深度学习第16-17页
  2.3 本章小结第17-18页
3 多任务深度学习算法在图像分类中的应用第18-36页
  3.1 神经网络模型第18-19页
  3.2 卷积神经网络第19-26页
    3.2.1 卷积神经网络结构第19-24页
    3.2.2 前向与反向传播算法第24-26页
  3.3 单源域模型设计第26-31页
    3.3.1 模型设计第26-29页
    3.3.2 算法过程第29-30页
    3.3.3 算法收敛性第30-31页
  3.4 实验及分析第31-35页
    3.4.1 数据准备第31-32页
    3.4.2 实验环境第32页
    3.4.3 实验对比方法第32-33页
    3.4.4 实验衡量指标第33页
    3.4.5 实验结果分析第33-35页
  3.5 本章小结第35-36页
4 跨源域的多任务深度学习算法研究与改进第36-51页
  4.1 传统的学习方法第36-37页
    4.1.1 支持向量机第36-37页
    4.1.2 逻辑回归第37页
  4.2 多任务学习方法第37-41页
    4.2.1 任务间的相关性第38页
    4.2.2 一致性正则化方法第38-41页
  4.3 跨源域模型设计第41-45页
    4.3.1 模型设计第41-43页
    4.3.2 算法过程第43-44页
    4.3.3 算法收敛率第44-45页
  4.4 实验及结果分析第45-49页
    4.4.1 数据准备第45-46页
    4.4.2 实验环境第46页
    4.4.3 实验对比方法第46-47页
    4.4.4 实验衡量指标第47页
    4.4.5 实验结果分析第47-49页
  4.5 本章小结第49-51页
5 总结与展望第51-53页
  5.1 工作总结第51-52页
  5.2 工作展望第52-53页
参考文献第53-57页
学位论文数据集第57页

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