[发明专利]一种基于输入梯度正则化的图像检索方法在审
| 申请号： | 202110399427.3 | 申请日： | 2021-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN113239223A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 朱璐怡;张鼎懿;李英明;张仲非 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06N3/08;G06K9/46 |
| 代理公司： | 杭州宇信联合知识产权代理有限公司 33401 | 代理人： | 王健 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于输入梯度正则化的图像检索方法。该方法通过计算深度神经网络中损失函数或者图像特征的L2范数相对于输入图片的梯度，然后将该梯度的L2范数的平方乘上惩罚系数作为正则项，将此正则项添加到损失函数上，最后用正则化的损失函数训练深度神经网络并将其应用在图像检索上。通过利用本发明所述方案，一方面正则化的损失函数可以使训练得到的深度神经网络具有更好的鲁棒性，另一方面可以使得深度神经网络学习到的图像特征更加具有区分性从而提高图像检索的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 输入 梯度 正则 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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