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基于迁移学习的医学文献内图像多标签分类

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基于迁移学习的医学文献内图像多标签分类
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-20页
    1.1 研究背景与研究意义第8-10页
        1.1.1 研究背景第8-9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究综述第10-17页
        1.2.1 图像标注研究现状第10-13页
        1.2.2 迁移学习研究现状第13-16页
        1.2.3 研究述评第16-17页
    1.3 研究内容与方法第17-18页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 研究方法第18页
    1.4 研究特色与创新第18-20页
2 研究的理论与技术基础第20-37页
    2.1 卷积神经网络第20-25页
        2.1.1 卷积神经网络的基本理论第20-22页
        2.1.2 应用于文本分类的卷积神经网络第22-23页
        2.1.3 应用于图像分类的卷积神经网络第23-25页
    2.2 迁移学习第25-32页
        2.2.1 迁移学习的基本理论第25-26页
        2.2.2 应用于自然语言处理的迁移学习第26-29页
        2.2.3 应用于图像处理的迁移学习第29-32页
    2.3 类别不均衡第32-37页
        2.3.1 单标签分类中的类别不均衡第32-33页
        2.3.2 多标签分类中的类别不均衡第33-37页
3 基于迁移学习的医学文献内图像多标签分类模型构建第37-48页
    3.1 整体框架第37-38页
    3.2 数据均衡化处理第38-41页
        3.2.1 图像数据均衡化处理第39-41页
        3.2.2 文本数据均衡化处理第41页
    3.3 迁移学习模型构建第41-47页
        3.3.1 图像迁移学习模型构建第42-43页
        3.3.2 文本迁移学习模型构建第43-46页
        3.3.3 融合模型构建第46-47页
    3.4 本章小结第47-48页
4 基于迁移学习的医学文献内图像多标签分类模型验证第48-67页
    4.1 实验设计第48-52页
        4.1.1 实验目的第48页
        4.1.2 实验环境第48-49页
        4.1.3 评估方案第49-52页
    4.2 模型训练与验证第52-60页
        4.2.1 数据收集与处理第52-58页
        4.2.2 图像迁移学习模型训练与验证第58页
        4.2.3 文本迁移学习模型训练与验证第58-60页
        4.2.4 融合模型训练与验证第60页
    4.3 模型对比分析第60-65页
        4.3.1 实验结果第60-62页
        4.3.2 结果分析第62-65页
    4.4 本章小结第65-67页
5 总结与展望第67-69页
    5.1 全文工作总结第67页
    5.2 研究局限与展望第67-69页
参考文献第69-77页
攻读硕士学位期间已发表论文第77-78页
致谢第78页

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