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传统的图像分类方法需要消耗大量的时间,且分类效果相对较差。而基于迁移学习的图像分类方法可以较好地解决耗时长的问题。本文首先对图像分类的研究背景进行阐述,并介绍迁移学习的基本理论。然后着重介绍基于数据分布自适应的联合分布自适应算法,并将其应用于图像分类中,最后通过试验验证了该方法的有效性。