[发明专利]深度度量模型的优化方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011231255.0 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN113516141A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 陈炳辉 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人： | 张爱;刘戈 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种深度度量模型的优化方法、设备及存储介质。在训练深度度量模型时，获取深度度量模型针对不同样本数据组输出的图模型，基于不同的图模型在结构方面表现出的特征，可获取图一致性损失，该图一致性损失可以有效表征深度度量模型在特征辨识方面的稳定性。基于该图一致性损失对深度度量模型进行训练，可针对性地提升深度度量模型对不同特征以及相同特征的辨识能力，提升深度度量模型在分类、查询等多种任务中的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 度量 模型 优化 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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