摘要
图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在人脸识别、目标检测、医学影像分析等方面发挥着至关重要的作用。
近年来，深度学习的兴起极大地推动了图像分类技术的发展，但其成功往往依赖于大量的标注数据。
然而，在许多实际应用场景中，获取大量的标注数据通常需要耗费巨大的人力成本和时间成本。
为了解决这一问题，半监督学习应运而生，其旨在利用少量标注数据和大量未标注数据来提升模型的性能。
半监督学习方法可以有效地利用未标注数据中蕴含的信息，从而在一定程度上缓解对大量标注数据的依赖。
对抗生成网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）作为一种新兴的深度生成模型，近年来在图像生成、图像修复、风格迁移等领域取得了令人瞩目的成果。
GANs的核心思想是通过生成器和判别器之间的对抗训练，使生成器能够生成以假乱真的样本，从而学习到数据的真实分布。
受此启发，研究者们开始探索将GANs应用于半监督学习，并取得了一系列突破性进展。
基于对抗网络的半监督图像分类方法通过将GANs与半监督学习相结合，能够有效地利用未标注数据中的信息来提升图像分类模型的性能。
关键词：图像分类；半监督学习；对抗生成网络；深度学习；生成模型
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
