29、深度学习在文物分类与图像标注中的应用

深度学习在文物分类与图像标注中的应用

1 古代陶瓷分类方法

1.1 传统年代判断方法的缺陷

目前判断古代陶瓷年代主要有 C14 dating 和 thermoluminescence dating 两种方法，但都存在缺陷。C14 dating 技术复杂且昂贵，常用于测量历史悠久的古瓷；thermoluminescence dating 方法在陶瓷烧制后再次经历高温时会产生较大误差，因此需要新的方法来判断古代陶瓷的年代。

1.2 新的分类思路

研究发现陶瓷中的某些元素可作为代表其特征的元素，通过分析这些特征元素的含量，可以判断陶瓷的制造地和制造时间，这为古代陶瓷分类提供了新思路。本文以古代陶瓷的化学元素为特征值，提出了一种基于 BP 神经网络的古代陶瓷分类方法，并对模型的缺点进行了改进。

1.3 模型理论

1.3.1 BP 神经网络

BP（back propagation）网络是一种通过反向误差传播算法训练的多层前馈神经网络。该算法存在诸多缺陷，如网络训练过程收敛慢，容易产生局部极小值，学习过程与初始学习率的设置密切相关，学习率过大或过小容易导致过拟合或欠拟合。

1.3.2 蚁群算法

蚁群优化算法（ACO）是一种模仿蚁群行为的智能优化算法，其设计主要参考了蚂蚁觅食过程中的选择策略、更新策略和协作策略。但该算法也有缺点，初始设置的信息量相同，蚂蚁创建第一条路径时不一定是最优路径方向，容易误导后续选择，且使用正反馈机制加强当前较好的解决方案，容易使算法过早停滞并陷入局部最优解。

1.3.3 算法优化