【摘 要】
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深度学习技术由于其近年来的快速发展成为计算机领域的热门研究项目。得益于计算机算力的不断攀升,图像分类技术在深度学习的加持下有非常迅速的发展。目前解决图像分类的研究思路主要涉及到监督学习和无监督学习两类框架。基于监督学习的判别模型是较为基础的训练框架,该模型的重大突破也是过去10年来深度学习技术发展迅猛的原因之一。近些年,更加复杂的度量学习成为了计算机图像领域新的热门。Siamese模型作为度量学习
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深度学习技术由于其近年来的快速发展成为计算机领域的热门研究项目。得益于计算机算力的不断攀升,图像分类技术在深度学习的加持下有非常迅速的发展。目前解决图像分类的研究思路主要涉及到监督学习和无监督学习两类框架。基于监督学习的判别模型是较为基础的训练框架,该模型的重大突破也是过去10年来深度学习技术发展迅猛的原因之一。近些年,更加复杂的度量学习成为了计算机图像领域新的热门。Siamese模型作为度量学习的一个案例,自从被提出以来,一直被不断地改进以应用于各类计算机图像的任务中。本文的研究内容是通过改进Siamese网络,使其适用于图像分类的任务。由于图像本身的视角,方向等变换带来的巨大变化,如何对数据类别繁多而数据量较小的图像进行有效的识别依然是一项有挑战性的工作。相当多的研究方法试图利用图像的相似度训练模型,却没有注意到图像的间隔方差对模型泛化性能的影响。本文开发了一种更加通用的用于学习图像相似性度量的神经网络模型Margin-Siamese。通过引入间隔理论,将图像对在映射空间的分布用间隔来表达,并将间隔分布纳入衡量图片对在映射空间中的相似性的指标。本文将MarginSiamese在MNIST数据集上做了可视化,并在常用的数据集上做了充分的实验,结果表明Margin-Siamese在降低泛化误差的同时,显著提高了分类性能。
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