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深度学习图像分类中的稳健性研究
ResearchonRobustnessinDeep
LearningImageClassification
摘要
近年来，深度学习在机器学习领域发展迅速，在图像处理等诸多应用领域得到广泛应用。人们基于不同的学习类型，提出了监督学习、半监督学习和非监督学习的学习方法。相比于传统的机器学习方法，深度学习在图像处理、计算机视觉、机器人与控制、生物信息学、网络安全等领域具有领先的性能。本文利用深度残差网络和随机共振方法在深度学习图像分类中为提高稳健性作进一步深入研究。主要内容如下：
基于课题研究背景、国内外研究现状以及深度学习图像处理中所运用的理论基
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