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一种利用DCGAN改进基于cnn的图像识别方法( A Method for Improving CNN-Based Image Recognition Using DCGAN )
W Fang F Zhang VS Sheng Y Ding DCGAN image recognition CNN samples
图像识别一直是科学界和工业界研究的热点。卷积神经网络(CNN)的出现使该技术成为计算机视觉领域，特别是图像识别领域的研究热点。但这使得识别结果很大程度上依赖于训练样本的数量和质量。最近，DCGAN已经成为一种用于生成图像、声音和视频的前沿方法。本文利用DCGAN生成难以采集的样本，提出了一种有效的生成模型的设计方法。我们将DCGAN和CNN进行了第二次结合。在基于CNN的图像识别模型中，使用DCGAN进行样本生成和训练。该方法可以增强分类模型，有效地提高图像识别的准确率。在实验中，我们使用雷达剖面作为数据集进行了4个类别的分类，取得了满意的分类效果。本文将图像识别技术应用于气象领域。
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