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論文 用於機器學習中圖像識別的虛擬樣本 算法研究及應用 閱讀心得
時間 2020-12-31
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數據擴充
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文章摘要 這篇文章研究了一種基於特徵層面對虛擬樣本有效性進行評價的基本思路。即利用特徵評價中的「互信息」、「歐式距離」以及最後的總體識別精度作爲對構建虛擬樣本有效性的評價;並針對「重採樣」、「奇異值重構」、「輪廓波重構」三種方法生成的虛擬樣本的有效性進行了實驗驗證和有效性評價,實驗結果表明論文使用的三種虛擬樣本生成算法能實現對原始樣本的有效擴充,並改善識別效果。 文章思路 1.1 介紹虛擬樣本生成
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