[发明专利]深度对抗度量学习方法及装置有效
| 申请号： | 201810043196.0 | 申请日： | 2018-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN108304864B | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 鲁继文;周杰;段岳圻 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度对抗度量学习方法及装置，其中，方法包括：从训练集中提取出图像的深度特征并生成三元组；根据三元组中的负样本通过生成器将三元组中的负样本转化为对度量训练有信息的难样本；获取难样本在度量空间下的表示，并同时训练整个网络，以得到图片在度量空间下的表示。该方法可以对已有的难样本进行补充，有效提高度量的鲁棒性，实现了对深度度量学习方法性能的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 对抗 度量 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种深度对抗度量学习方法，其特征在于，包括以下步骤：从训练集中提取出图像的深度特征并生成三元组；根据所述三元组中的负样本通过生成器将所述三元组中的负样本转化为对度量训练有信息的难样本；以及获取所述难样本在度量空间下的表示，并同时训练整个网络，以得到图片在度量空间下的表示。
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