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1. 毕业设计（论文）主要内容：
本文主要研究基于迁移学习的图像分类方法。
要求针对公开的flower数据集，采用合适的迁移学习方法进行花的分类，尽可能的提高分类精度，对比不同模型在迁移学习过程中的分类效果，同时与不采用迁移学习的分类方法进行对比，分析其优缺点，得出结论。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
查阅不少于15篇的相关资料，其中近5年外文文献不少于3篇，完成开题报告（设计目的意义至少800汉字，基本内容和技术方案至少400汉字）。
(2)对模型进行理论分析，利用迁移学习的方法编写代码对图像进行分析处理，尽可能的提高分类精度，提高模型的分类效果，并将几种模型进行对比，得出结论。
(3)完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案，完成开题报告。
(2)第4－7周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
(3)第8－10周：编程实现各算法，并进行仿真调试。
4. 主要参考文献
[1]Pan S J , Yang Q . A Survey on Transfer Learning[J]. IEEETransactions on Knowledge and Data Engineering, 2010, 22(10):1345-1359.
[2]Larissa Ferreira Rodrigues..Exploiting Convolutional Neural Networksand Preprocessing Techniques for HEp-2 Cell Classification inImmunofluorescence Images[J].Graphics Patterns andImages (SIBGRAPI) 2017 30th SIBGRAPI Conference on, pp. 170-177, 2017, ISSN2377-5416.
[3]黄文坚，唐源．Tensorflow实战[M]．北京：电子工业出版社，2017.
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