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基于深度学习的开放集识别研究综述

目录

基于深度学习的开放集识别研究综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1开放集识别背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2深度学习在开放集识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3文章结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、开放集识别基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1开放集识别定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2开放集识别与封闭集识别的区别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3开放集识别的挑战与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

三、深度学习在开放集识别中的应用研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1深度学习模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.2递归神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1.3长短期记忆网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1.4生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2深度学习模型在开放集识别中的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.1基于CNN的开放集识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.2基于RNN的开放集识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2.3基于GAN的开放集识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

四、开放集识别中的深度学习方法与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.1.1特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1.2特征选择方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2数据增强与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3模型优化与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3.1损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3.2优化算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

五、开放集识别中的深度学习挑战与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.1数据不平衡问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.2模型泛化能力不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.3实时性与计算效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.4解决方案与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

六、开放集识别在实际应用中的案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.1医学图像分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.2遥感图像识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.3自然语言处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

6.4机器人视觉．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

七、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

7.1研究总结．．．．．