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东北电力大学本科毕业论文

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卷积神经网络中迁移学习的自动选源问题

摘要

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摘要

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摘要

迁移学习是指将知识从源任务迁移到目标任务。在卷积神经网络（CNN）的背景下，通过将一个源任务的已学习特征层移植到另一个目标任务来实现迁移学习是很有意义的。已有研究表明，源CNN的选择会影响目标任务的性能。在当前的文献中，尽管有越来越多预先训练源CNN的方法，但是对于给定的目标任务，还没有原则性方法选择源CNN。本文研究了将源CNN用于目标任务之前对它们进行自动排序的可能性，从而选择最适合给定目标任务的源CNN。本文提出一个信息理论框架