Classificação de Imagens Fine-Tuned
A classificação de imagens fine-tuned adapta uma rede neural grande pré-treinada em um corpus de imagens amplo (como ImageNet) a um domínio alvo específico, continuando o treinamento em imagens rotuladas do domínio. Essa abordagem alcança alta precisão com muito menos amostras do domínio alvo do que o treinamento a partir do zero, tornando-a o paradigma dominante para tarefas aplicadas de visão computacional.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Deep Neural Network for Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/fine-tuned-image-classification
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