[发明专利]一种基于正交损失函数的多任务分类网络的构建方法有效
| 申请号： | 201911124037.4 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110929624B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 何贵青;敖振;霍胤丞;纪佳琪 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于正交损失函数的多任务分类网络的构建方法，构建的多任务分类网络模拟了人类学习过程，用深度卷积神经网络作为隐藏层模拟人的大脑进行深度特征提取，使用树分类器作为任务相关的输出层进行递进式分类，将识别过程构成不同的学习任务。本发明使不同任务得到的特征更加符合各自的需求，使分类器在完成粗分类任务时使同一粗类的深度特征更加聚合，而在完成细分类任务时，不同细类的深度特征更加离散，对不同分类任务的任务输出层特征进行区分，使得不同层级的分类器得到更加匹配不同分类任务的特征，去掉无用特征，从而提高分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 正交 损失 函数 任务 分类 网络 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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