发明专利已授权

一种基于一致惩罚场损失函数的深度度量学习方法

📄 申请号：CN202210218075.1 📄 发布日：2026/02/11

著录项目信息

申请日

2022-03-08

公开号

CN114581688A

公开日

2022-06-03

申请人

盐城工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_74

IPC 分类号

G06V10_74 , G06V10_82 , G06V10_774 , G06V10_776 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习度量学习

应用场景

图像检索, 人脸识别, 行人重识别, 指纹识别, 语音识别

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摘要

本发明公开了一种基于一致惩罚场损失函数的深度度量学习方法，通过采用一致惩罚场损失函数，对所有类别的样本采用一致的排斥场和吸引场。吸引场使相同类别的样本的特征更加聚合；排斥场使不同类别的样本特征间的距离更大。所述方法一方面可以优化和改善深度度量学习中样本嵌入特征的质量，另一方面，会使所有类别的决策边界趋于一致，提高基于同一阈值进行推理决策的精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

抗氧化植物精华护肤乳液及其制备方法

当前第 / 件

一种双分支多层次特征解码的分子图像识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_74)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：68 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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