1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
1.研究背景与意义近年来，信息技术的持续快速发展，不仅促进了计算机信息处理能力的巨大进步，也导致了图像数据的快速增长。
由于图像中包含大量的信息，它不仅为人们提供了方便，也给人们提出了许多巨大的挑战。
由于当前网站上各种图像的数量正在快速增长，因此管理和存储信息成为一个大问题。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1.要研究或解决的问题ResNet方法能够克服神经网络在训练过程中存在的梯度消失、网络退化问题，广泛运用在图像识别领域。
然而，基于机器学习的分类器构建方法，性能严重依赖于训练样本的量。
本课题主要研究的就是当面对小样本问题时，如何提神分类器训练性能。
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