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基于孪生胶囊网络的图像相似度度量技术研究
文献摘要：
介绍了孪生胶囊网络,这是一种新颖的体系结构,将胶囊网络扩展到成对学习,从而实现图像相似度度量技术.模型以两个样本为输入,输出其嵌入高维度空间的表征,比较两个样本的相似程度.设计思路结合了胶囊网络,以记录信息更丰富的胶囊神经元代替传统神经网络的标量神经元,通过胶囊特征间的对比损失来训练模型.实验表明,孪生胶囊网络在小数据样本训练任务中的表现出色,能够完成相似度度量任务.
文献关键词：
孪生网络;相似度度量;胶囊网络;对比损失
中图分类号：
作者姓名：
岳杰;赵祯
作者机构：
河北建筑工程学院,河北 张家口 075000
文献出处：
引用格式：
[1]岳杰;赵祯-.基于孪生胶囊网络的图像相似度度量技术研究)[J].河北建筑工程学院学报,2022(01):183-188,202
A类：
胶囊神经元
B类：
孪生胶囊网络,图像相似度,相似度度量,度量技术,体系结构,高维度,度空间,空间的表征,相似程度,元代,标量,对比损失,训练模型,小数据,样本训练,训练任务,表现出色,孪生网络
AB值：
0.29365
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