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所在地:福建 厦门市
本发明提出一种基于深度学习的多示例学习方法,其通过一系列的数据填充和分割手段,把多示例样本转化为等大小的特征矩阵,使用卷积神经网络进行有监督学习并分类,本发明能够发现多示例数据集中的隐含抽象概念,对数据集的误差有很好的容忍能力,有良好的泛化能力。
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