[发明专利]一种基于L21范数约束的软标注宽度学习模式分类方法在审
| 申请号： | 202310045749.7 | 申请日： | 2023-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN116206152A | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 金军委;刘佳杭;李佳依;耿昀;李艳婷;杨铁军;樊超;萧扬;曹鹤玲 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 张彬 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于L21范数约束的软标注宽度学习模式分类方法，其步骤为：首先，获取特征数据集和标签矩阵，通过宽度学习网络将特征数据集转化为宽度转换特征；其次，利用宽度转换特征，引入松弛标注和正则化，构建基于松弛标注和L21范数正则化的判别宽度学习网络模型；最后，引入交替方向乘子法，利用迭代法求解判别宽度学习网络模型的优化目标，实现图像分类。本发明在引入松弛标注的同时引入L21范数正则化到宽度学习网络模型中，提高了模型的判别能力和计算能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 l21 范数 约束 标注 宽度 学习 模式 分类 方法 | ||
【主权项】：
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