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迁移稀疏编码赋能跨域图像分类：理论、方法与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在数字化时代，图像数据呈爆炸式增长，如何高效准确地对这些图像进行分类成为了计算机视觉领域的关键任务。图像分类旨在根据图像的内容将其划分到预先定义的类别中，传统的图像分类方法在训练数据和测试数据来自相同分布时表现良好。然而，在实际应用中，数据往往来自不同的领域，这些领域之间存在数据分布差异、特征表示不一致等问题，导致传统方法在跨域图像分类任务中性能大幅下降。例如，在医学影像领域，不同医院或不同成像设备获取的图像可能具有不同的成像参数、噪声水平和图像质量，使得基于某一医院数据训练的分类模型难以直接应用于其他医院的图像
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