Transfer Learning für Bildklassifikation
Transfer Learning für Bildklassifikation nutzt ein vortrainiertes Deep-Neural-Network-Backbone – typischerweise ein CNN oder Vision Transformer –, das auf einem großen Datensatz wie ImageNet trainiert wurde, und passt es für die Klassifikation von Bildern in einer neuen Ziel-Domäne an. Durch die Übernahme allgemeiner visueller Merkmale aus der Quell-Aufgabe erzielt der Ansatz hohe Genauigkeit mit weitaus weniger gelabelten Bildern als beim Training von Grund auf.
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Quellen
- 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 ↗
- Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 25. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Pretrained Deep Neural Networks for Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/transfer-learning-with-image-classification
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- Feinabgestimmtes Convolutional Neural NetworkDeep Learning↔ vergleichen
- Feinabgestimmter Vision TransformerDeep Learning↔ vergleichen
- BildklassifizierungDeep Learning↔ vergleichen
- Transfer Learning mit ObjekterkennungDeep Learning↔ vergleichen
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