【摘 要】
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针对现有的度量学习方法存在训练参数多,容易导致过拟合和鲁棒性差的问题,提出一种成对约束组合度量学习方法(pairwise constrained compositional metric learning,PCCML),利用数据集中生成的局部判别度量,学习各组份度量的最优权重组合.在大边距框架下,PCCML通过约束正样本对马氏距离小于较小的阈值,负样本对马氏距离大于较大的阈值,有效提高了鉴别精度.在KinFaceW-I和KinFaceW-II基准数据集上的试验结果表明了所提出的PCCML方法对鉴别亲属关系
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029;北京航空航天大学软件学院,北京100191
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针对现有的度量学习方法存在训练参数多,容易导致过拟合和鲁棒性差的问题,提出一种成对约束组合度量学习方法(pairwise constrained compositional metric learning,PCCML),利用数据集中生成的局部判别度量,学习各组份度量的最优权重组合.在大边距框架下,PCCML通过约束正样本对马氏距离小于较小的阈值,负样本对马氏距离大于较大的阈值,有效提高了鉴别精度.在KinFaceW-I和KinFaceW-II基准数据集上的试验结果表明了所提出的PCCML方法对鉴别亲属关系问题的有效性.
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年过半百,还带着腿疾,在湘潭20多万公顷林地上奋斗了半辈子的林业技术人员——杨德明,没有像一般员工那样开始期待退休,享受晚年生活.2018年,他在组织的一声号召下,带着满满30年的林业专业技术,轻车简行前往湘乡市金薮乡普岭村担任驻村帮扶工作队队长兼党总支第一书记.三年脱贫攻坚,虽然“功成”,但是,杨德明并未“身退”,转身又投入到乡村振兴的战场,2021年到市经开区响水乡砂塘村担任乡村振兴工作队队长兼党总支第一书记,用行动展现了一名林业人在“扶贫一线践初心,振兴路上担使命”的可贵历程.
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