2024深度学习发论文&模型涨点之——CNN+迁移学习

CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。它通过局部连接和权值共享的机制，有效地捕捉图像中的特征，例如边缘、纹理等。

迁移学习是一种机器学习技术，它允许一个预训练的模型被调整并应用于一个不同的但相关的任务。

小编整理了一些CNN+迁移学习【论文】合集，以下放出部分。

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论文精选

论文1：

Evaluating on the Transfer Learning of CNN Architectures to a Construction Material Image Classification Task

评估卷积神经网络架构在建筑材料图像分类任务中的迁移学习

方法

• 迁移学习：采用了预训练的CNN架构（AlexNet和GoogleNet）在建筑材料图像分类任务中，通过迁移学习的概念进行技术转移。

• 固定特征提取器：实现了固定特征提取器的迁移学习方案，直接使用预训练的权重和偏差，无需对特定任务数据集进行网络重新训练。

• 微调方案：实现了微调迁移学习方案，对预训练网络的部分权重和偏差使用特定任务数据集进行重新训练。

• 特征层评估：评估了从多个中间层提取的特征，而不仅仅是大多数工作所关注的最后一层特征。

创新点

• 建筑材料图像分类：将预训练的CNN架构直接应用于建筑材料图像分类的新任务，这是该领域的首次尝试。

• 中间层特征评估：探索了中间层学习到的特征，发现某些层的特征比常用的最后一层特征具有更高的分类准确率。

• 微调参数优化：通过实证实验确定了微调过程中的关键参数，如学习率、小批量大小和迭代次数，优化了微调性能。

• 高准确率：GoogleNet的微调方案达到了95.50%的最高分类准确率，显示出在特定任务上的有效性。

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论文2：

Medical Image Analysis using Deep Convolutional Neural Networks: CNN Architectures and Transfer Learning

使用深度卷积神经网络进行医学图像分析：CNN架构和迁移学习

方法

• 深度学习方法：使用深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNNs），来辅助医学图像分析中的检测或诊断过程。

• 迁移学习：通过迁移学习，将从自然图像数据集中预训练的CNN模型微调到医学图像任务上。

• 微调策略：采用了三种主要策略来有效利用CNN进行医学图像分类：从头开始训练CNN，使用现成的预训练CNN特征，以及无监督预训练与有监督微调的结合。

创新点

• 跨领域知识转移：展示了从自然图像到医学图像的知识转移是可行的，尽管源数据库和目标数据库之间可能存在较大的差异。

• 微调策略的适应性：根据应用的不同，所需的微调程度也不同，这表明了微调策略的灵活性和适应性。

• 医学图像分析的应用：CNN在医学图像分析的各个子领域中越来越被广泛使用，包括病变分割、检测和分类。

• 面向精准医疗的深度学习：深度学习技术能够从大数据中提取知识，推动精准医疗的发展，这在传统的医学治疗中是不可想象的。

  

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论文3：

Biomedical Image Classification using CNN by Exploiting Deep Domain Transfer Learning

利用深度领域迁移学习进行生物医学图像分类

方法

• 深度卷积神经网络（CNN）模型：提出了一个基于预训练的VGG-19模型的独特的深度CNN模型，用于脑肿瘤分类。

• 迁移学习：使用预训练的VGG-19模型在大型Image-Net数据库上的知识蒸馏，以加速训练过程。

• 优化方法：采用高斯初始化方法初始化权重，随后使用ReLU激活函数，以及ADAM SGD优化和dropout算法来减少过拟合。

创新点

• 端到端深度学习：模型能够直接从原始信息映射到期望输出，无需手工特征提取。

• 迁移学习的应用：通过迁移学习减少了从头开始训练模型所需的时间和计算资源。

• 高效的优化技术：结合了高斯初始化、ReLU激活函数和ADAM SGD优化，提高了模型的训练效率和性能。

• 减少过拟合：通过dropout算法有效减少了模型的过拟合问题，提高了模型的泛化能力。

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论文4：

Deep Learning (CNN) and Transfer Learning: A Review

深度学习（CNN）和迁移学习的综述

方法

• 卷积神经网络（CNN）：讨论了CNN在图像处理、计算机视觉和模式识别中的优势，特别是在特征提取方面。

• 迁移学习：探讨了迁移学习在不同领域中的应用，包括使用预训练模型在新数据集上进行微调。

创新点

• 高级特征表示：使用深度学习揭示更高级的表示特征，为图像分类和识别提供了新的视角。

• 迁移学习的清晰解释：提供了迁移学习的当前解决方案，并评估了在迁移学习和深度学习的不同领域的应用。

• 实际应用的广泛性：展示了迁移学习和深度学习算法在现实世界中的多样化应用，特别是在模式识别和分类任务中。

• 预训练模型的再利用：通过在新数据集上应用预训练模型，减少了从头开始训练模型的需要，提高了效率。