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将他们的海报分类为正确的流派是一个问题，它可以使自己可以卷积的网络网络进行卷积，并且可以证明对广告商，制作人和观众带来了巨大的好处，因为它可以帮助观众与观众更容易使观众与观众更容易使观众与Browse and Browse and browse and browse and browse和sece lect se lect电影相结合。Movie-Genre分类的先前工作已经尝试从海报中提取低级功能，使用电影本身的功能以及使用KNN和NaéveBayes的标准Resnet50体系结构。在本文中，我探讨了更深入的预先训练的传统网络（如VGG19和Resnet101）以及Alexnet的应用，以探索转移学习的生存能力和此问题的不同架构。使用IMDB电影海报数据集使用Resnet101实现了42％的最高准确性。 其他网络似乎很好地表明，改进的表现可能更多地取决于平衡数据集和功能工程，而不是在这3个网络架构之间进行更改。使用IMDB电影海报数据集使用Resnet101实现了42％的最高准确性。其他网络似乎很好地表明，改进的表现可能更多地取决于平衡数据集和功能工程，而不是在这3个网络架构之间进行更改。
从海报中推断电影流派-CS231N
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