ABSTRACT I detta dokument föreslås en djupgående inlärningsmodell för klassificering av citrus kanker som övervinner bristerna i traditionella metoder, och det knappa antalet tillgängliga bilder för utbildning, som har varit föremål för den alltför stora begränsningen. För att ta itu med problemen föreslår vi två tillvägagångssätt, nämligen funktionen förstoring och objektiv nedbrytning optimering, för att öka datauppsättningar, och betonar meningsfulla funktioner och hindrar modellen från att översitta bullersignaler. Den första metoden efterliknar distributionen av positiva prover med en generativ modell baserad på djupa konvolutionella generativa kontradiktoriska nätverk. Den andra metoden uppdaterar olika delar av modellen med optimeringsmål, där bakåtförsedda felsignaler inte längre är den enda signalen för uppdatering av parametrar. För att validera de föreslagna tillvägagångssätten lägger vi fram teoretiska bevis för att våra metoder är korrekta och genomför omfattande fallstudier och experiment för att visa att de föreslagna tillvägagångssätten klart överträffar traditionella tillvägagångssätt när det gäller klassificering av noggrannhet och effektivitet hos små utbildningsset. I detta dokument föreslås en metod för att skapa en allmän modell. Modellen kan tillämpas på andra biomedicinska tillämpningar, där bristen på visuella prov gör det svårt för en normal djupinlärningsmodell att fungera utan att överanstränga sig. INDEX TERMS Generativa kontrariska nätverk, Siamese lärande, funktion förstoring, optimering objektiv nedbrytning.
Zhang m.fl. REF använde en DCGAN för att generera citrus kanker bilder för att förbättra noggrannheten i klassificeringsnätverket.
Classification of Canker on Small Datasets Using Improved Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}