根据分类任务目标的不同，图像分类任务可以分为两部分:(1)单标签图像分类；(2)多标签图像分类 。图像分类作为计算机视觉领域的一项基本任务，是目标检测和语义分割的重要支撑，它的目标是将不同的图像归入不同的类别，并实现最小分类，学习比较的深度学习模型:用于少量学习的关系网络在视觉识别任务中取得了巨大成功 。
1、【技术综述】多标签图像分类综述图像分类作为计算机视觉领域的一项基本任务，经过大量的研究和实验 ， 已经取得了令人印象深刻的成果 。然而，现有的大多数分类任务都是基于单标签分类的 。当图片中有多个标签时，如何分类？这篇综述将引导您了解多标签图像分类的方向以及更困难的图像分类 。作者|郭编辑|闫友三随着科技的进步和发展 ， 图像作为信息传播的重要媒介 ， 在通信、无人驾驶、医学影像分析、航空航天、遥感等诸多领域得到了广泛的研究，并在国家社会和经济生活中发挥更加重要的作用 。
图像分类作为计算机视觉领域的一项基本任务，是目标检测和语义分割的重要支撑 。它的目标是将不同的图像归入不同的类别，并实现最小分类 。经过近30年的研究，图像分类已经成功应用于社会生活的方方面面 。如今在我们的生活中 ， 可以看到智能手机相册自动分类、产品缺陷识别、无人驾驶等等 。根据分类任务目标的不同，图像分类任务可以分为两部分:(1)单标签图像分类；(2)多标签图像分类 。
2、循环神经网络(RNNRNN是两种神经网络模型的简称，一种是递归神经网络，另一种是递归神经网络 。虽然这两种神经网络有着千丝万缕的联系，但本文主要讨论第二种神经网络模型RecurrentNeuralNetwork 。循环神经网络是指随时间重复出现的结构 。
RNN网与其他网络最大的不同是RNN可以实现一些“记忆功能”，这是时间序列分析的最佳选择 。就像人类用过去的记忆可以更好地了解世界一样 。RNN也实现了这种类似于人脑的机制 ， 它对处理过的信息有一定的记忆，不像其他类型的神经网络，对处理过的信息不能保持记忆 。循环神经网络的原理不是很复杂 。本节主要从原理上讲分析RNN的结构和功能，不涉及RNN的数学推导和证明 。整个网络只有简单的输入输出和网络状态参数 。
3、《LearningtoCompare:RelationNetworkforFew-ShotLearning》深度学习模型在视觉识别的任务中取得了巨大的成功 。然而，这些监督学习模型需要大量的标记数据和多次迭代来训练大量的参数 。由于标记的成本 ， 这严重限制了它们对新类的可扩展性，但从根本上限制了它们对新的或罕见的类的适用性 。在这些类别中，大量带注释的图像可能根本不存在 。相比之下，人类非常擅长在很少或没有直接监督的情况下识别物体，比如小样本学习或零样本学习 。
【lstm误差分析,酸碱中和滴定误差分析】由于传统的深度学习方法在每个类别中只有一个或几个样本时无法很好地工作，以及人们对小样本学习和零样本学习的学习能力，最近人们对机器小样本学习和零样本学习的兴趣重新燃起 。小样本学习旨在从很少的标记样本中识别新的视觉类别，只有一个或几个例子的可用性对深度学习中的标准“微调”实践提出了挑战 。在数据有限的情况下，数据增强和正则化技术可以缓解过拟合问题 ， 但无法解决 。
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