- 學位論文
應用卷積神經網路遷移學習與深度卷積對抗生成網路於產品瑕疵之分類
Product Defect Classification using Convolutional Neural Network with Transfer Learning and Deep Convolutional Generative Adversarial Network
延伸閱讀
- 鍾明勳（2022）。運用卷積神經網路建立積體電路封裝缺陷分類檢測模型〔碩士論文，中原大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6840/cycu202200057
- Lu, H. P. (2021). 結合卷積神經網路、條件生成對抗網路與遷移式學習集成網路於薄膜液晶顯示器Mura瑕疵分類 [doctoral dissertation, National Tsing Hua University]. Airiti Library. https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0016-0209202114073234
- 許立祺（2020）。應用基於遷移學習之卷積神經網路於缺陷分類:比較研究〔碩士論文，國立清華大學〕。華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0016-2502202114245213
- Chen, L. F., Huang, Y. Y., Chang, L. H., & Su, C. T. (2022). 運用卷積神經網路遷移學習與資料擴增方法於瑕疵之分類. 管理與系統, 29(2), 223-239. https://doi.org/10.29416/JMS.202204_29(2).0004
- Weng, P. S. (2016). Architecture Design of Convolutional Neural Networks for Image Recognition [master's thesis, National Taiwan University]. Airiti Library. https://doi.org/10.6342/NTU201603732