1. 本选题研究的目的及意义
图像分类作为计算机视觉领域的一项基础性任务，近年来取得了显著进展。
然而，传统的监督学习方法需要大量的标注数据，而获取这些标注数据的成本高昂且耗时。
为了解决这个问题，半监督学习方法应运而生，其旨在利用少量标注数据和大量未标注数据来提升模型性能。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，半监督图像分类方法成为研究热点，国内外学者在该领域进行了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
国内学者在半监督图像分类方面取得了一定的成果，例如，一些研究者将半监督学习方法应用于医学图像分类、遥感图像分类等领域，并取得了不错的效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.对抗生成网络和半监督学习的基础理论研究：深入研究对抗生成网络的原理、结构和训练方法，以及半监督学习的基本概念、典型算法和最新研究进展。
2.基于对抗网络的半监督图像分类模型设计：设计一种新颖的基于对抗网络的半监督图像分类模型，该模型能够有效地利用少量标注数据和大量未标注数据来提高分类性能。
3.模型训练和优化：研究适合该模型的训练策略和优化方法，以提高模型的稳定性和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
1.首先进行文献调研，深入研究对抗生成网络、半监督学习和图像分类的相关理论和最新研究进展，为模型设计奠定基础。
2.设计一种新颖的基于对抗网络的半监督图像分类模型，该模型将结合对抗生成网络的生成能力和半监督学习的优势，以提高在少量标注数据情况下的分类性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种新颖的基于对抗网络的半监督图像分类模型，该模型能够有效地利用少量标注数据和大量未标注数据来提高分类性能。
2.设计一种有效的半监督学习策略，将生成对抗网络的优势与半监督学习的目标相结合，以充分利用未标注数据的信息。
3.提出一种新的损失函数，用于优化模型参数，以提高模型的分类精度和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.杨强,张伟,黄健,等.基于半监督对抗生成网络的图像分类方法[J].计算机应用,2018,38(S2):11-15 23.
2.郭子军,刘晓东,刘洋.基于半监督生成对抗网络的图像分类[J].计算机工程与应用,2018,54(19):141-146 152.
3.张春霞,张凯,张大伟.融合特征增强与标签传播的半监督GAN图像分类[J].计算机工程与应用,2021,57(19):153-160.
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