【摘 要】
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训练具有良好泛化能力的分类模型不仅需要足够多的数据,而且需要保证数据应尽量不含或含有较少的噪声.社交网站为训练分类模型提供了大量的数据,但社交网站数据一般含有较多的噪声.针对用于图像情感分类的社交网站数据存在噪声的问题,提出一种基于联合矩阵分解的异构迁移学习图像情感分类算法.该算法将联合矩阵分解在参考领域的共现数据学得的知识(模型参数)迁移到图像情感分类领域,利用模型参数对图像进行重构,重构的图像
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西桂林,541004
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训练具有良好泛化能力的分类模型不仅需要足够多的数据,而且需要保证数据应尽量不含或含有较少的噪声.社交网站为训练分类模型提供了大量的数据,但社交网站数据一般含有较多的噪声.针对用于图像情感分类的社交网站数据存在噪声的问题,提出一种基于联合矩阵分解的异构迁移学习图像情感分类算法.该算法将联合矩阵分解在参考领域的共现数据学得的知识(模型参数)迁移到图像情感分类领域,利用模型参数对图像进行重构,重构的图像去除了原数据中的噪声,因此其特征具有更强的情感分类能力.经过Flickr和Twitter图像数据集的实验
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