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基于大批量训练和正交正则化的跨模态哈希方法

Cross-modal hashing method based on large batch training and orthogonal regularization
张学旺1,2
周印1
1. 重庆邮电大学 软件工程学院, 重庆 400065
2. 重庆大学 微电子与通信工程学院, 重庆 400044

摘要

基于深度学习的跨模态哈希方法都使用小批量训练方式来训练模型,然而小批量方式在每次更新参数时获取样本数量有限,不能得到很好的梯度,影响最终训练的模型检索性能。针对此问题,提出了一个新的跨模态哈希方法。该方法使用大批量方式进行训练,并引入正交正则化来增加大批量训练的稳定性;同时考虑了哈希码的离散性,将哈希码与特征之间的距离加入到目标函数中,使得哈希码能够更加真实地表示数据。在两个广泛使用的跨模态检索数据集上的实验表明,该方法比现有的几种哈希方法具有更好的性能。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61571072)
重庆市基础研究与前沿探索专项重点项目(cstc2019jcyj-zdxmX0008)
重庆市重点产业共性关键技术创新专项重大主题专项(cstc2017zdcy-zdzxX0013)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0040
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1092-1096
文章编号: 1001-3695(2021)04-024-1092-05

发布历史

[2021-04-05] 印刷出版

引用本文

张学旺, 周印. 基于大批量训练和正交正则化的跨模态哈希方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 1092-1096. (Zhang Xuewang, Zhou Yin. Cross-modal hashing method based on large batch training and orthogonal regularization [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 1092-1096. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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