本文介绍了一种基于深度卷积自编码神经网络的画家分类新方法，分类准确率从90.44%提高至96.52%。研究还提出了弱监督检测绘画作品中物体的方法，结合多实例学习，减少了手动标记的需求。此外，探讨了AI生成艺术的分类与管理，使用迁移学习和机器学习实现画家的自动识别，分类准确率达到85%。