基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的圖像分類算法對(duì)比分析
關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 圖像分類
摘要：深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,具有強(qiáng)大的功能和靈活性,文章對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí):K領(lǐng)近,貝葉斯,支持向量機(jī),與深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大樣本手寫數(shù)字識(shí)別與小樣本圖像場景分類效果上進(jìn)行了對(duì)比與分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在小樣本數(shù)據(jù)集上具有較好的解決效果,深度學(xué)習(xí)框架在大樣本上數(shù)據(jù)集上具有較高的識(shí)別精度。
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