[发明专利]一种基于一致惩罚场损失函数的深度度量学习方法在审
| 申请号： | 202210218075.1 | 申请日： | 2022-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN114581688A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 刘聪;佘文浩;张坤 | 申请（专利权）人： | 盐城工学院 |
| 主分类号： | G06V10/74 | 分类号： | G06V10/74;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/776;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 224000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 一致 惩罚 损失 函数 深度 度量 学习方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于一致惩罚场损失函数的深度度量学习方法，其特征在于，通过采用一致惩罚场损失函数，优化和改善表征学习中样本嵌入特征的质量，并使所有类别的决策边界趋于一致，从而提高推理决策的精度。
2.根据权利要求1所述的一种基于一致惩罚场损失函数的深度度量学习方法，其特征在于，所述的一致惩罚场损失函数，对所有类别的样本采用一致的排斥场和吸引场。
3.根据权利要求2所述的一致惩罚场损失函数，其特征在于，所述排斥场和吸引场是样本特征间余弦距离的函数，其强度可以通过加权函数进行调节。
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