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公开(公告)号：CN110909785B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201911124067.5
申请日：2019-11-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN110909785A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911124067.5
申请日：2019-11-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 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。
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