【摘 要】
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针对小样本图片分类训练过慢和容易过拟合的难题,本文提出一种基于迁移学习的卷积神经网络的分类方法,以期取得较好的识别效果。该方法通过微调已训练好VGG16网络模型中特征
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针对小样本图片分类训练过慢和容易过拟合的难题,本文提出一种基于迁移学习的卷积神经网络的分类方法,以期取得较好的识别效果。该方法通过微调已训练好VGG16网络模型中特征提取的部分,增加规范层和输出层,进行迁移学习。实验表明,图像分类取得了较好的分类结果,平均分类准确度达到93.38% 。该模型具有泛化能力较强、准确率较高、训练速度快等特点,这为小样本动物图像的识别研究提供了参考和借鉴。
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