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目的 舌象体质分类对后续肿瘤患者舌象的客观化辨证具有重要意义，但对于中医舌图像而言，部分类型的舌图像样本较难采集，达不到目前流行的深度学习方法需要的样本数量，且基于传统分类的深度学习只注重寻找具有相似特征，导致模型在中医舌图像这种类间样本特征差异较小的问题上，分类性能不佳。因此，本文提出一种基于TripletLoss的度量分类方法，在最大化非同类样本的特征距离同时缩小类间样本特征的间距。方法 首先通过建立卷积神经网络Inception-ResNet-V1提取对应的高维抽象特征。然后使用L2范数进一步