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自动图像标注（AIA）是图像检索领域一项具有挑战性的任务。卷积神经网络（CNNs）在大规模视觉识别挑战中取得杰出的分类性能。文中将图像标注问题看成一个多标签学习问题,提出了一种基于卷积神经网络的多标签分类算法。采用Corel5k数据库训练和测试卷积神经网络。由于训练集的缺乏,采用从ImageNet分类任务中迁移得到的参数作为一个＂中级图像特征的通用提取器＂。采用两种损失函数作为多标签分类器,将多标签学习转化为多个标签的分类问题。将实验结果与其他方法进行比较,表明了该方法的有效性。