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一种改进的AdaBoost算法——AD AdaBoost 被引量：53
1
作者 李闯 丁晓青 吴佑寿 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期103-109,共7页
目标检测问题是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一.基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法,但是其在低FRR端的性能仍需改进.文章提出了一种针对目标检测问题的改进AdaBoost算法———AD AdaBoost.AD AdaBoost采... 目标检测问题是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一.基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法,但是其在低FRR端的性能仍需改进.文章提出了一种针对目标检测问题的改进AdaBoost算法———AD AdaBoost.AD AdaBoost采用了新的参数求解方法,弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关.该算法能够有效地降低分类器在低FRR端的FAR,使其更适用于目标检测问题.新旧算法在复杂背景中文字检测的实验结果对比证实了新算法在性能上的改进. 展开更多
关键词 AD Adat300st 目标检测 级联结构 弱分类器 加权参数
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基于Adaboost的手写体数字识别 被引量：9
2
作者 赵万鹏 古乐野 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第10期2413-2414,2417,共3页
提出了一种新的基于集成学习算法Adaboost的手写体数字识别系统。Adaboost方法可以在仅比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器。实验证明,基于Adaboost的手写体数字识别系统具有较高的识别率和泛化能力,已经应用在OCR识... 提出了一种新的基于集成学习算法Adaboost的手写体数字识别系统。Adaboost方法可以在仅比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器。实验证明,基于Adaboost的手写体数字识别系统具有较高的识别率和泛化能力,已经应用在OCR识别软件中。 展开更多
关键词 ADABOOST 手写体数字识别 弱分类器
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Adaboost算法分类器设计及其应用 被引量：13
3
作者 许剑 张洪伟 《四川理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2014年第1期28-31,共4页
Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应用很多分类效果不稳定的算法来作为Adaboost算法的弱分类器。由于BP神经网络算法自身存在的局限性和对训... Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应用很多分类效果不稳定的算法来作为Adaboost算法的弱分类器。由于BP神经网络算法自身存在的局限性和对训练样本进行选择的主观性,其分类精度以及扩展性有待提高。将Adaboost算法与BP神经网络相结合,使用神经网络分类模型作为Adaboost算法的弱分类器。算法在matlab中实现。对2个UCI的分类实验数据集进行实验,结果表明Adaboost能有效改善BP神经网络的不足,提高分类正确率和泛化率。 展开更多
关键词 弱分类器 强分类器 BP神经网络 ADABOOST算法
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AdaBoost的多样性分析及改进 被引量：13
4
作者 王玲娣 徐华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期650-654,660,共6页
针对AdaBoost算法下弱分类器间的多样性如何度量问题以及AdaBoost的过适应问题,在分析并研究了4种多样性度量与AdaBoost算法的分类精度关系的基础上,提出一种基于双误度量改进的AdaBoost方法。首先,选择Q统计、相关系数、不一致度量、... 针对AdaBoost算法下弱分类器间的多样性如何度量问题以及AdaBoost的过适应问题,在分析并研究了4种多样性度量与AdaBoost算法的分类精度关系的基础上,提出一种基于双误度量改进的AdaBoost方法。首先,选择Q统计、相关系数、不一致度量、双误度量在UCI数据集上进行实验。然后,利用皮尔逊相关系数定量计算多样性与测试误差的相关性,发现在迭代后期阶段,它们都趋于一个稳定的值;其中双误度量在不同数据集上的变化模式固定,它在前期阶段不断增加,在迭代后期基本上不变,趋于稳定。最后,利用双误度量改进AdaBoost的弱分类器的选择策略。实验结果表明,与其他常用集成方法相比,改进后的AdaBoost算法的测试误差平均降低1.5个百分点,最高可降低4.8个百分点。因此,该算法可以进一步提高分类性能。 展开更多
关键词 多样性 ADABOOST 集成学习 双误度量 弱分类器
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改进的AdaBoost分类器在视频中的体育场景检测 被引量：11
5
作者 金鸣 邱锡鹏 吴立德 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期229-231,共3页
提出了一种使用改进的AdaBoost分类器来检测体育场景的方法。将电视新闻中的体育场景分为三类:草地运动,冰雪运动和人造场地运动。针对这几种不同的体育场景,提取颜色直方图、边缘方向直方图和共生矩阵纹理等3种低层视觉特征,然后用改... 提出了一种使用改进的AdaBoost分类器来检测体育场景的方法。将电视新闻中的体育场景分为三类:草地运动,冰雪运动和人造场地运动。针对这几种不同的体育场景,提取颜色直方图、边缘方向直方图和共生矩阵纹理等3种低层视觉特征,然后用改进的可自动选择特征的boosting方法为每一类体育场景分别建立AdaBoost分类器。该文提出的方法应用在国际视频处理评测TRECVID2003中的“体育场景”语义特征抽取任务上,取得了很好的效果。 展开更多
关键词 BOOSTING 弱分类器 体育场景检测
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基于Adaboost的汽车牌照快速定位 被引量：9
6
作者 潘石柱 殳伟群 王令群 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期187-188,214,共3页
Adaboost算法在人脸定位系统中已经取得了巨大的成功,该算法简单可靠、学习精度高,解决了实时检测的速度和精度的矛盾,而汽车牌照定位是汽车牌照识别系统的首要环节,定位的准确性和快速性对系统起着关键性的作用。该文提出了基于Adaboos... Adaboost算法在人脸定位系统中已经取得了巨大的成功,该算法简单可靠、学习精度高,解决了实时检测的速度和精度的矛盾,而汽车牌照定位是汽车牌照识别系统的首要环节,定位的准确性和快速性对系统起着关键性的作用。该文提出了基于Adaboost的汽车牌照定位算法,目的是为了寻求一种新的更加高效的车牌定位方法。实验结果证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 牌照定位 ADABOOST 矩形特征 弱分类器 强分类器
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基于鲸群优化随机森林算法的非平衡数据分类 被引量：9
7
作者 叶丽珠 郑冬花 +1 位作者 刘月红 牛少华 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第6期99-105,共7页
为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多... 为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多个决策树弱分类器进行分类,有效解决样本不均衡导致的分类困难问题。接着,采用鲸群优化算法对弱分类器权重进行优化求解,将分类准确率均值作为鲸群优化适应度函数,以提高弱分类器权重投票对最终分类结果的精度。最后,采用经过鲸群优化得到的随机森林模型进行非平衡数据分类。实验证明,通过合理设置鲸群优化算法参数,可以获得分类准确度更高的随机森林弱分类器权重,相较于常用非平衡数据分类算法,文中算法能够获得更优的分类性能。 展开更多
关键词 非平衡数据分类 随机森林 鲸群优化算法 弱分类器 决策树
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基于PSO的改进AdaBoost人脸检测算法 被引量：10
8
作者 张均 叶庆卫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期61-64,共4页
针对传统的AdaBoost分类算法弱分类器性能差、训练时间长的问题,提出一种基于粒子群寻优(PSO)的AdaBoost分类算法。首先,采用双阈值的弱分类器代替原始的单阈值弱分类器,建立新的弱分类器结构;其次,通过粒子群寻优的方式搜索最优特征和... 针对传统的AdaBoost分类算法弱分类器性能差、训练时间长的问题,提出一种基于粒子群寻优(PSO)的AdaBoost分类算法。首先,采用双阈值的弱分类器代替原始的单阈值弱分类器,建立新的弱分类器结构;其次,通过粒子群寻优的方式搜索最优特征和两个最优阈值代替传统的枚举搜索方式;最后,将所有弱分类器组合成强分类器。通过理论分析和仿真实验表明,与传统枚举方式建立的双阈值强分类器相比,基于粒子群寻优算法建立强分类器的方法,其平均训练时间缩短至原来的1/57,而且两种方式训练的强分类器性能相当。实验结果表明,基于粒子群寻优的AdaBoost算法能够有效提高分类器训练效率。 展开更多
关键词 人脸检测 ADABOOST算法 双阈值 粒子群寻优 弱分类器
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一种新的改进AdaBooat弱分类器训练算法 被引量：8
9
作者 谢红跃 方昱春 蔡起运 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第11期2411-2415,共5页
AdaBoost是机器学习中比较流行的分类算法。通过研究弱分类器的特性,提出了两种新的弱分类器的阈值和偏置计算方法,二者可以使弱分类器识别率大于50%,从而保证在弱分类器达到一定数目的情况下,AdaBoost训练收敛。对两种阈值和偏置计算... AdaBoost是机器学习中比较流行的分类算法。通过研究弱分类器的特性,提出了两种新的弱分类器的阈值和偏置计算方法,二者可以使弱分类器识别率大于50%,从而保证在弱分类器达到一定数目的情况下,AdaBoost训练收敛。对两种阈值和偏置计算方法的仿真实验结果表明,在错分率降可接受的范围内,二者均使用较少的弱分类器便可获得高识别率的强分类器。 展开更多
关键词 弱分类器 ADABOOST算法 强分类器 错分率
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基于多示例学习的目标跟踪算法 被引量：8
10
作者 李娜 李大湘 +1 位作者 刘卫华 刘颖 《西安邮电大学学报》 2014年第2期43-47,共5页
为提高运动目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的跟踪算法。该算法利用类Haar特征构建若干弱分类器,然后级联为多示例学习强分类器,根据目标在视频前一帧中的位置,依据最大熵原理,在当前帧中找出目标可能出现的范围... 为提高运动目标跟踪算法的鲁棒性,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的跟踪算法。该算法利用类Haar特征构建若干弱分类器,然后级联为多示例学习强分类器,根据目标在视频前一帧中的位置,依据最大熵原理,在当前帧中找出目标可能出现的范围,并利用该强分类器确定其最有可能出现的位置,作为跟踪结果,并且将该位置不同邻域内的图像分别作为正包和负包去更新多示例学习强分类器。实验结果表明,该算法对于运动目标外观有显著变化的情况具有较好的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 目标跟踪 多示例学习 弱分类器
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一种基于AdaBoost-SVM的流量分类方法 被引量：8
11
作者 张震 汪斌强 +1 位作者 梁宁宁 程国振 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第5期1481-1485,共5页
针对传统分类方法的缺陷,提出了一种基于AdaBoost-SVM的流量方法。该方法利用K-L变换从大量冗余流量特征中遴选出少量本征特征,有效降低了算法的处理复杂度;应用AdaBoost机制将一次分类过程等分成若干层基于支持向量机的弱分类器,使得... 针对传统分类方法的缺陷,提出了一种基于AdaBoost-SVM的流量方法。该方法利用K-L变换从大量冗余流量特征中遴选出少量本征特征,有效降低了算法的处理复杂度;应用AdaBoost机制将一次分类过程等分成若干层基于支持向量机的弱分类器,使得分类方法简单、易于实现;通过分层组合和迭代权重的方法聚焦在困难分类的数据样本上,提高了分类器的准确性能。理论分析和实验结果表明:在降低计算复杂度的同时,Ada-Boost-SVM算法的准确性能够达到95%。 展开更多
关键词 流量分类 K—L变换 支持向量机 ADABOOST 弱分类器
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AdaBoost分类算法的数学分析 被引量：7
12
作者 王兵 《软件》 2014年第3期96-97,100,共3页
本文对AdaBoost算法进行了介绍,并从整个数学推导过程中分析怎样挑选分类器并设置权值,最终通过一组弱分类器组合构成强分类器。
关键词 ADABOOST算法 弱分类器 强分类器
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基于AdaBoost算法的新能源汽车电机异常故障检测
13
作者 倪龙飞 白倩 张治斌 《计算机仿真》 2024年第4期97-101,共5页
新能源汽车的电机系统包含许多复杂的部件和子系统,部件之间的相互作用使得异常故障的检测变得复杂,而电机异常故障检测主要采用人工检测方式,即通过耳朵听声音,用眼睛观察,用手触摸找出故障位置,导致故障检测精度较低。因此,提出AdaBo... 新能源汽车的电机系统包含许多复杂的部件和子系统,部件之间的相互作用使得异常故障的检测变得复杂,而电机异常故障检测主要采用人工检测方式,即通过耳朵听声音,用眼睛观察,用手触摸找出故障位置,导致故障检测精度较低。因此,提出AdaBoost算法下新能源汽车电机异常故障检测方法。通过传感器采集电机信号,采用距离相似度、模糊隶属度函数提取信号特征,借助遗传算法的编码操作、交叉操作及其变异操作获取关键信号特征,运用自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法将信号特征分成正常信号和异常故障,以此实现对新能源汽车电机异常故障检测。实验结果表明,所提算法电机异常故障检测精度高,且耗时短。 展开更多
关键词 弱分类器 强分类器 遗传算法 新能源汽车 电机异常故障检测
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基于GA-CFS和AdaBoost算法的网络流量分类 被引量：6
14
作者 剌婷婷 师军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第9期3411-3414,共4页
鉴于特征属性选择在网络流量分类中占据重要地位,为了确定最优特征子集,利用CFS作为适应度函数的改进遗传算法(GA-CFS),从网络流量的249个属性空间中提取主要属性并最终选定18个特征组合作为最优特征子集。通过AdaBoost算法把一系列的... 鉴于特征属性选择在网络流量分类中占据重要地位,为了确定最优特征子集,利用CFS作为适应度函数的改进遗传算法(GA-CFS),从网络流量的249个属性空间中提取主要属性并最终选定18个特征组合作为最优特征子集。通过AdaBoost算法把一系列的弱分类器提升为强分类器,对网络流量进行了深入的分类研究。实验结果表明,基于GA-CFS和AdaBoost的流量组合分类方法较弱分类器具有较高的分类准确率。 展开更多
关键词 流量分类 相关性特征选择 适应度函数 ADABOOST算法 弱分类器 权重
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基于改进ANN的心理状态预警建模与仿真
15
作者 白茹 《电子设计工程》 2024年第6期72-76,共5页
针对现有算法对心理健康状态评估准确度低,难以有效替代传统人工处理方式,导致心理危机预警不及时等问题,文中设计了一种基于改进ANN的心理危机预警算法模型。该模型在全面收集可能影响学生心理状态信息的基础上,通过筛选与特征提取分... 针对现有算法对心理健康状态评估准确度低,难以有效替代传统人工处理方式,导致心理危机预警不及时等问题,文中设计了一种基于改进ANN的心理危机预警算法模型。该模型在全面收集可能影响学生心理状态信息的基础上,通过筛选与特征提取分析得到了ES-ANN网络所需的数据集合,再引入BP算法与ReLU激活函数获得相关预警模型。该模型可在被测者心理存在异常问题时及时发出预警信息。实验结果表明,该算法对心理危机预警的准确率及查准率能够分别达到92.1%和81.6%,且均优于其他对比算法。 展开更多
关键词 人工神经网络 集成采样 十折交叉验证法 弱分类器 心理危机预警
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基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法 被引量：6
16
作者 黄铃 李学明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第12期3563-3566,共4页
针对微博上存在的大量垃圾评论,提出一种基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法。该方法首先提取表示微博评论的特征值向量,由8个特征值组成,然后通过AdaBoost算法在这些特征上训练出若干个比随机预测好的弱分类器,最后将得到的弱分类器... 针对微博上存在的大量垃圾评论,提出一种基于AdaBoost的微博垃圾评论识别方法。该方法首先提取表示微博评论的特征值向量,由8个特征值组成,然后通过AdaBoost算法在这些特征上训练出若干个比随机预测好的弱分类器,最后将得到的弱分类器加权集合成高精度的强分类器。从实际的热门新浪微博中提取评论数据集进行实验,结果表明所选取的8个特征是有效的,该方法对于微博垃圾评论的识别拥有较高的识别率。 展开更多
关键词 微博 垃圾评论识别 特征值向量 ADABOOST算法 弱分类器
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AdaBoost人脸检测定点型优化算法 被引量：5
17
作者 周振华 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期589-593,共5页
提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器与强分类器分类计算的特点,有效分解了弱分类器与强分类器的计算过程,从而现实了强分类器与弱分类器相关... 提出一种AdaBoost人脸检测的定点型优化算法,该算法以AdaBoost人脸检测原型算法为基础,分析了Cascade瀑布式级联分类器中弱分类器与强分类器分类计算的特点,有效分解了弱分类器与强分类器的计算过程,从而现实了强分类器与弱分类器相关模型参数有效分离标定。优化算法进一步利用图像积分图及弱分类器计算特点,完成对弱分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化;同时,利用强分类器浮点的计算精度要求,完成强分类器计算过程及相关模型参数的定点型转化。该定点型AdaBoost人脸检测方法计算精度逼近原浮点型算法计算精度,保持了较高的人脸检测正确率,并利于后期的SIMD并行计算方法优化,同时,也利于算法在定点型嵌入式设备上的移植与优化。 展开更多
关键词 ADABOOST 人脸检测 图像积分图 强分类器 弱分类器
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一种改进的AdaBoost快速训练算法 被引量：5
18
作者 张苗燕 王登飞 魏宗寿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1119-1124,共6页
针对AdaBoost算法误检率及收敛速度问题,结合改进的细菌觅食优化算法的思想,提出一种基于改进细菌觅食的AdaBoost弱分类器优化权重算法。采用改进的随机化佳点集方法构造初始种群,改进的趋化策略、变次数游动策略及变概率迁徙策略来全... 针对AdaBoost算法误检率及收敛速度问题,结合改进的细菌觅食优化算法的思想,提出一种基于改进细菌觅食的AdaBoost弱分类器优化权重算法。采用改进的随机化佳点集方法构造初始种群,改进的趋化策略、变次数游动策略及变概率迁徙策略来全局优化搜索最佳弱分类器。对最佳弱分类器的加权系数作以改进,其加权系数不仅与错误率有关,也应与对正样本的识别能力及弱分类器的可靠性有关。选取4种UCI数据集进行实验验证,基于Matlab的仿真结果表明,改进方法获得了较好的检测性能。 展开更多
关键词 ADABOOST 细菌觅食优化算法 随机化佳点集 弱分类器
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基于Adaboost的架空输电线路巡线机器人障碍识别 被引量：4
19
作者 詹朝铖 李正波 《计算机与数字工程》 2009年第11期130-133,共4页
巡线机器人沿电力线行走时必须探测和识别各种障碍物,同时根据障碍类型规划越障行为。文章提出了一种基于Adaboost算法的架空输电线路巡线机器人障碍物识别方法。Adaboost是一个构造准确分类器的学习方法,它把一簇弱分类器通过一定的规... 巡线机器人沿电力线行走时必须探测和识别各种障碍物,同时根据障碍类型规划越障行为。文章提出了一种基于Adaboost算法的架空输电线路巡线机器人障碍物识别方法。Adaboost是一个构造准确分类器的学习方法,它把一簇弱分类器通过一定的规则结合成为一个强分类器,再把这些强分类器级联成为一个快速、准确的分类器。实验结果证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 巡线机器人 障碍识别 ADABOOST 弱分类器 强分类
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基于极端梯度提升树算法的图像属性标注 被引量：4
20
作者 张红斌 邱蝶蝶 +3 位作者 邬任重 朱涛 滑瑾 姬东鸿 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期8-16,共9页
提出基于极端梯度提升树(eXtreme gradient boosting, XGBoost)算法的图像属性标注模型,以改善标注性能:提取图像局部二值模式(local binary patterns, LBP)、灰度纹理空间包络特征(Gist)、尺度不变特征变换(scale invariant feature tr... 提出基于极端梯度提升树(eXtreme gradient boosting, XGBoost)算法的图像属性标注模型,以改善标注性能:提取图像局部二值模式(local binary patterns, LBP)、灰度纹理空间包络特征(Gist)、尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)、视觉几何组(visual geometry group, VGG)等特征,以准确刻画图像视觉内容;基于图像特征,采用XGBoost算法集成弱分类器为强分类器,完成图像属性标注;深入挖掘图像属性蕴含的深层语义,构建全新的、层次化的属性表示体系,以贴近人类客观认知;设计迁移学习策略并合理组合分类模型,进一步改善标注性能。试验表明:Gist特征能真实刻画图像视觉内容;执行基础迁移学习后,标注精准度比迁移学习前最优指标提升8.69%;执行混合型迁移学习后,合理组合分类模型,标注精准度比基础迁移学习的最优指标提升17.55%。模型有效地改善图像属性标注精度。 展开更多
关键词 图像属性标注 极端梯度提升树 迁移学习 弱分类器 深层语义
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