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一种基于深度学习的异质域检索方法
被引量：
2
1
作者
于伟
邱彩华
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期30-37,共8页
现有的大多数检索方法主要基于同质域进行开展,而论文主要讨论在异质域的不同类间的不一致相似性问题,即在一个域内的很相似的一对类在另一个域内有可能是相异的.为了解决上述问题,提出了两两正交的softmax,使softmax层的决策轴具有一...
现有的大多数检索方法主要基于同质域进行开展,而论文主要讨论在异质域的不同类间的不一致相似性问题,即在一个域内的很相似的一对类在另一个域内有可能是相异的.为了解决上述问题,提出了两两正交的softmax,使softmax层的决策轴具有一致的相似性.通过跨域来共享相同的特征空间结构,这样一来可通过简单的线性变换来将特征空间转化为其他空间.在3个异质域数据集上的测试结果证明了论文方法的有效性.
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关键词
深度学习
检索
同质域
异质
域
softmax
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职称材料
题名
一种基于深度学习的异质域检索方法
被引量：
2
1
作者
于伟
邱彩华
机构
广东科技学院计算机学院
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期30-37,共8页
基金
广东省青年创新人才项目(2019KQNCX227)。
文摘
现有的大多数检索方法主要基于同质域进行开展,而论文主要讨论在异质域的不同类间的不一致相似性问题,即在一个域内的很相似的一对类在另一个域内有可能是相异的.为了解决上述问题,提出了两两正交的softmax,使softmax层的决策轴具有一致的相似性.通过跨域来共享相同的特征空间结构,这样一来可通过简单的线性变换来将特征空间转化为其他空间.在3个异质域数据集上的测试结果证明了论文方法的有效性.
关键词
深度学习
检索
同质域
异质
域
softmax
Keywords
deep learning
retrieval
homogeneous domain
heterogeneous domain
softmax
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于深度学习的异质域检索方法
于伟
邱彩华
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
2
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