[发明专利]基于语义层级的多任务Triplet损失函数学习方法有效
| 申请号： | 201911124067.5 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110909785B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 何贵青;李凤;王琪瑶;张琪琦 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;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语义层级的多任务Triplet损失函数学习方法，为数据库构建语义层级网络，语义层级进行triplets采样，对多任务Triplet网络训练，利用树分类器进行多任务分类。本发明针对Triplet网络多层次化训练的问题，提出了一种将语义层级网络与Triplet相结合的损失函数，利用语义知识指导网络层次化的区分样本结构，学习到一种包含语义层级信息且泛化性更强Triplet特征，有效的运用在多任务学习中，提升了不同语义层次下的特征可分性。同时，研究了一种新的层级化采样方法，使得网络能够挖掘到更有效的hard triplets，最终提升网络的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语义 层级 任务 triplet 损失 函数 学习方法 | ||
【主权项】：
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