【摘 要】
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目的多层卷积神经网络因其较高资源开销以及对训练数据有极高要求,使得深度网络在自定义数据中的表现往往难以优化。本论文提出一种在不改变深度网络模型的基础上,基于组合层
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目的多层卷积神经网络因其较高资源开销以及对训练数据有极高要求,使得深度网络在自定义数据中的表现往往难以优化。本论文提出一种在不改变深度网络模型的基础上,基于组合层次化标注数据,提高服装数据的分类准确率。方法将服装图像数据的分类属性依据相关性进行分层,用多任务网络技术[1]对应相关的多类别属性进行训练。结果实验结果表明,对于图像数据进行相关性多任务训练,比单任务训练或不相关性多任务训练,识别的准确率有着显著提升。结论本文提出了一种通用的,避免修改深度网络的模型结构,使用富有多层次类别属性标注的服装数据集,训练出的深度分类网络模型有着更强的表达能力。
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