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基于集成GMM聚类的少标记样本图像分类
被引量:
6
1
作者
张鹏飞
董敏周
端军红
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期465-470,共6页
为了提高卷积神经网络训练的分类器分类准确率,往往需要大量的已标记数据,但有时已标记数据并不容易获得。针对少标记样本图像分类问题,提出基于集成GMM聚类与标签传递思想的解决方案,通过一定的规则给未标记数据赋予标签,将未标记数据...
为了提高卷积神经网络训练的分类器分类准确率,往往需要大量的已标记数据,但有时已标记数据并不容易获得。针对少标记样本图像分类问题,提出基于集成GMM聚类与标签传递思想的解决方案,通过一定的规则给未标记数据赋予标签,将未标记数据转换成已标记数据用于模型的训练。在手写数字识别数据集上进行实验,结果表明新算法在少标记样本的情况下,结合集成 GMM 聚类的方法比只采用有标记样本训练得到的模型分类准确率有着较大提高,验证了该算法的有效性。
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关键词
集成gmm聚类
少标记样本
投票规则
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职称材料
题名
基于集成GMM聚类的少标记样本图像分类
被引量:
6
1
作者
张鹏飞
董敏周
端军红
机构
西北工业大学航天学院
空军工程大学防空反导学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期465-470,共6页
基金
国家自然科学基金(11502300)资助
文摘
为了提高卷积神经网络训练的分类器分类准确率,往往需要大量的已标记数据,但有时已标记数据并不容易获得。针对少标记样本图像分类问题,提出基于集成GMM聚类与标签传递思想的解决方案,通过一定的规则给未标记数据赋予标签,将未标记数据转换成已标记数据用于模型的训练。在手写数字识别数据集上进行实验,结果表明新算法在少标记样本的情况下,结合集成 GMM 聚类的方法比只采用有标记样本训练得到的模型分类准确率有着较大提高,验证了该算法的有效性。
关键词
集成gmm聚类
少标记样本
投票规则
Keywords
integrated
gmm
clustering
few labeled samples
voting rules
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成GMM聚类的少标记样本图像分类
张鹏飞
董敏周
端军红
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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