摘要：基于文本的图像检索技术强烈依赖于图像标签,深度学习可以用来实现图像标签的自动生成。多分类器融合是一种有效提升分类器精度的方法。为了提升深度学习模型的泛化性能,提出了Dropout算法。该方法的本质是在训练过程中随机地丢弃若干神经元,等价于同时训练多个子网络。由于图像标签的多样性,提出了两步标签融合算法：第一步,根据多个不同网络的输出将图像标签词汇分为基准词汇、备选词汇和无关词汇;第二步,选出备选词汇中与基准词汇强相关的词汇,基准词汇和被选出的词汇可作为图像的标签。最后,算法选取3个常用的数据集对提出的算法模型进行验证,实验结果表明,多分类器融合算法可以有效地解决图像自动标注问题。

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