[发明专利]一种基于双向CNN的跨模态语义聚类方法在审
| 申请号： | 202110718799.8 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113537304A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;王超怡;孙垚棋;张继勇;李宗鹏 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双向CNN的跨模态语义聚类方法，首先进行数据的预处理，对训练集的文本样本进行预训练；然后构建跨模态检索网络，通过训练集训练跨模态检索网络，计算网络的损失函数；进行反向传播，通过选定的优化器和相应参数对连接权重进行优化；训练多轮后得到最终的网络模型；最后通过测试集的对训练好的模型进行测试，计算各项评价指标。本发明方法利用语义信息的聚类，来提高了跨模态检索的精确度和效率。本发明设计了一项在目标空间中样本和聚类中心的损失，类别在不同模态中的分布差异损失以及判别损失来帮助语义聚类，不仅加强了不同类别间的识别能力，而且增强了不同模式之间的相关性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 cnn 跨模态 语义 方法 | ||
【主权项】：
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