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2019天津大学生信息技术新工科工程实践创新设计赛
通过小样本学习进行美食识别”。随着越来越多AI应用场景的涌现,在实际开发中,经常会遇到训练样本数量不足的问题。因此,此次大赛赛题的核心是小样本学习技术,通过对大量已知分类的物体特征进行有效学习,然后根据小样本学习技术,对少量新分类图片进行有效特征提取,准确地识别出新的分类。 【竞赛目的与意义】
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15:54:18 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
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