[发明专利]基于哈希中心的连续学习方法在审
| 申请号： | 202010649331.3 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111832706A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 郭宝龙;陈志杰;廖楠楠;李诚;莫文强;张素婷 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/53 |
| 代理公司： | 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 | 代理人： | 董晓勇 |
| 地址： | 710071 陕西省西安市*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于哈希中心的连续学习方法，该方法将图像数据集中的相似数据对和非相似数据对输入到卷积神经网络进行特征学习；特征学习的结果再通过哈希层，哈希层含有三个全连接层，每个全连接层各包含一排神经元和一个激活函数；相似数据对的哈希码通过中心相似性约束后收敛到一个公共哈希中心，非相似数据对的哈希码通过中心相似性约束后收敛到不同的哈希中心，哈希层将连续的深度表示转化为K维表示；在哈希层输出实数向量后，使用激活函数将K维表示二值化为K位二进制哈希码；该方法可学习到更丰富的图像特征，损失更少数据的细节信息，所生成的二进制哈希码精确度更高，可分辨性强，可提升图像哈希检索性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 中心 连续 学习方法 | ||
【主权项】：
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