1. 毕业设计（论文）的内容和要求
作为人工智能技术的典型代表，深度学习已成为即将到来的第四次工业革命核心技术之一，并已成功应用到诸多领域。
但在某些应用领域，由于数据采集和标注费用高昂，构建大规模的标注良好的数据集非常困难。
迁移学习放宽了训练数据必须与测试数据独立同分布的假设，大大拓展了深度学习的应用范围。
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2. 参考文献
[1] 刘健. 基于迁移卷积神经网络的图像分类应用研究[D].江门市：五邑大学，2018[2] 葛雨辰. 基于迁移学习的SAR图像分类方法研究[D].成都市：电子科技大学，2016[3] 姚旭晨. 基于深度迁移学习的图像分类方法研究[D].合肥：合肥工业大学，2019[4] 吴健，贾宏宇.基于迁移学习的图像分类方法研究[J].河南科技,2018,(31):20-22[5] 郜翔. 基于深度模型迁移学习的花卉图像分类方法[D].新乡市：河南师范大学，2018[6] Zhang J, Huang M, Jin X, et al. A real-time chinese traffic sign detection algorithm based on modified YOLOv2[J]. Algorithms, 2017, 10(4): 127.
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