迁移学习与对抗生成网络结合的图像分类方法

在深度图像分类任务中,传统方法依赖于预训练的卷积神经网络(CNN)进行特征提取并结合标准分类损失函数进行训练。然而,数据集样本不足和特征表示不足会影响模型的分类性能。为解决这一问题,一种结合迁移学习和对抗生成网络(GAN)的创新方法被提出。首先,利用在大规模数据集上预训练的ResNet模型提取图像的高层特征,通过微调使其适应新的分类任务;然后,训练GAN生成高质量的图像数据,增强训练数据集的多样性,从而提升模型的泛化能力。实验在CIFAR-10和ImageNet数据集上进行,结果表明,结合迁移学习和GAN的方法显著提高了图像分类的准确性和鲁棒性。所提出的方法为解决数据样本不足问题提供了有效的解决方案。