Feinabgestimmte Bildklassifikation
Feinabgestimmte Bildklassifikation passt ein großes neuronales Netz, das auf einem breiten Bildkorpus (wie ImageNet) vortrainiert wurde, an eine spezifische Zieldomäne an, indem das Training auf gelabelten Domänenbildern fortgesetzt wird. Dieser Ansatz erzielt eine hohe Genauigkeit mit weitaus weniger Zielbereich-Samples als ein Training von Grund auf, was ihn zum dominierenden Paradigma für angewandte Computer-Vision-Aufgaben macht.
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Quellen
- Yosinski, J., Clune, J., Bengio, Y., & Lipson, H. (2014). How transferable are features in deep neural networks? Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 27, 3320–3328. link ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Deep Neural Network for Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/fine-tuned-image-classification
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- Feinabgestimmtes Convolutional Neural NetworkDeep Learning↔ compare
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- BildklassifizierungDeep Learning↔ compare
- ObjekterkennungDeep Learning↔ compare
- Transfer Learning für BildklassifikationDeep Learning↔ compare
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