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基于自标注在线顺序极速学习机的图像识别方法
被引量：
3
1
作者
魏涛
季新生
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期208-212,217,共6页
针对图像识别领域目标域标注数据较少而未标注数据较多的情形,为能充分利用未标注数据以提高模型识别能力,提出一种自标注在线顺序极速学习机(SLOSELM)算法。基于源域中已标注数据构建极速学习机(ELM)模型以识别目标域中未标注数据,选...
针对图像识别领域目标域标注数据较少而未标注数据较多的情形,为能充分利用未标注数据以提高模型识别能力,提出一种自标注在线顺序极速学习机(SLOSELM)算法。基于源域中已标注数据构建极速学习机(ELM)模型以识别目标域中未标注数据,选取识别结果中置信度高的样本,并采用SLOSELM算法对ELM模型进行自适应调整,提高图像识别能力。在真实数据集上的实验结果表明,应用SLOSELM算法后ELM模型的图像平均识别能力提高约18%,相比Co-training算法识别时间更短。
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关键词
机器学习
极速学习机
迁移学习
自标注算法
图像识别
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题名
基于自标注在线顺序极速学习机的图像识别方法
被引量：
3
1
作者
魏涛
季新生
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
河南工程学院计算机学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期208-212,217,共6页
基金
河南省基础与前沿技术研究计划基金资助项目"基于多源光学图像的信息融合关键技术研究"(142300410374)
文摘
针对图像识别领域目标域标注数据较少而未标注数据较多的情形,为能充分利用未标注数据以提高模型识别能力,提出一种自标注在线顺序极速学习机(SLOSELM)算法。基于源域中已标注数据构建极速学习机(ELM)模型以识别目标域中未标注数据,选取识别结果中置信度高的样本,并采用SLOSELM算法对ELM模型进行自适应调整,提高图像识别能力。在真实数据集上的实验结果表明,应用SLOSELM算法后ELM模型的图像平均识别能力提高约18%,相比Co-training算法识别时间更短。
关键词
机器学习
极速学习机
迁移学习
自标注算法
图像识别
Keywords
machine learning
Extreme Learning Machine（ELM）
transfer learning
self-labeling algorithm
image recognition
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自标注在线顺序极速学习机的图像识别方法
魏涛
季新生
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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