檢索結果:共2筆資料 檢索策略: "分類號".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="少樣本分類"
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在過往的深度學習研究與各項實際應用的任務項目之中,大多數的模型在訓練過程時都極需要大量且正確標註的資料集才能得到較好的訓練效能與較佳的應用成果;然而,只要訓練用的資料集數量減少或者是訓練資料集當中存…
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現今深度學習的研究愈趨成熟,必實際應用在了各種場域中,然而大多數的模型時所需要消耗大量的樣本,且這樣本都必須被人立正確標註,否則將會影響模型訓練後的正確判斷能力。以現今學術中最常見的影像分類領域中,…