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35 1 Vol. 35 No． 1
第 卷第 期 计算机应用与软件
2018 1 Computer Applications and Software Jan． 20 18
年 月
基于深度学习的鱼类分类算法研究
顾郑平 朱 敏*
( 海 200062 )
华东师范大学计算机科学与软件工程学院计算中心 上
摘 要 回顾近年 ， 。
来国内外对鱼类分类的研究进展 指出传统方法存在的缺陷 深度学习是目前图像分类的
。 CNN (Convolutional Neural Network) ， ，
主流方法 研究基于卷积神经网络 的鱼类分类模型 并以该模型为基础 进一
， SVM (PreCNN + SVM ) 。 Fish4-
步提出利用迁移学习 以预训练网络的特征结合 算法 的混合分类模型 实验以
Knowledge (F4K) ， TensorFlow 。 ， PreCNN + SVM ，
作为数据集 使用 训练网络模型 实验结果表明 利用 算法 取得了
98． 6% ， 。 ， 。
的准确率 较传统方法有显著提高 对于小规模数据集 有效解决了需要人工提取特征的不可迁移性
关键词 深度学习 卷积神经网络 迁移学习 支持向量机
中图分类号 TP3 文献标识码 A DOI :10． 3969 / j． issn． 1000-386x． 2018． 01． 035
FISH CLASSIFICATION ALGOＲITHM BASED ON DEPTH LEAＲNING
*
Gu Zhengping Zhu Min
(Computer Center ，School of Computer Science and Software Engineering ，East China Normal University ，Shanghai 200062 ，China)
Abstract Ｒeviewing the research progress of fish classification at home and abroad in recent years ，the shortcomings
of the traditional methods are pointed out． Deep learning is the mainstream method of
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