自2012年起,深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域展示出了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)建模能力。深度學(xué)習(xí)對(duì)于數(shù)據(jù)的建模能力一般體現(xiàn)在對(duì)于數(shù)據(jù)的特征化表達(dá),良好的特征化表達(dá)有利于數(shù)據(jù)精準(zhǔn)的模式分類(lèi)、匹配、檢索等任務(wù),從而滿足不同的實(shí)踐應(yīng)用需求。因此,如何學(xué)習(xí)和優(yōu)化良好的深度特征表達(dá)（在本文當(dāng)中我們將具有良好特性的特征表達(dá)稱為鑒別性特征表達(dá)）是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)最具有挑戰(zhàn)性的前沿方向之一。在基于深度學(xué)習(xí)的鑒別性特征學(xué)習(xí)中,特征的判別性、特征的泛化性等關(guān)鍵問(wèn)題與挑戰(zhàn)相互交疊,共同影響了特征的鑒別性。而特征鑒別性又受到目標(biāo)函數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等的多重影響。鑒于此,本文將分別從目標(biāo)函數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)來(lái)提高深度特征的鑒別性,具體地,該博士論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括:1.針對(duì)主流目標(biāo)函數(shù)之一的softmax框架,本文提出兩種改進(jìn)算法,即Virtual-Softmax與Noisy-Softmax。這兩種算法分別通過(guò)引入虛擬負(fù)類(lèi)別和退火噪聲提高了深度特征的鑒別性。同時(shí),這兩種算法的有效性在圖片分類(lèi)、人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)中得到了驗(yàn)證。2.針對(duì)主流目標(biāo)函數(shù)之一的深度度量學(xué)習(xí)框架,本文提出兩種改進(jìn)算法,即分別基于圖模型和混淆學(xué)習(xí)的正則項(xiàng)。這兩種算法分... 

【文章頁(yè)數(shù)】：138 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 理論研究?jī)r(jià)值
        1.1.2 應(yīng)用研究?jī)r(jià)值
    1.2 問(wèn)題描述
        1.2.1 目標(biāo)損失函數(shù)
        1.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        1.3.2 損失函數(shù)優(yōu)化
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容與主要貢獻(xiàn)
    1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于虛擬負(fù)類(lèi)別的softmax算法
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)工作
    2.3 類(lèi)別數(shù)與特征空間關(guān)系
    2.4 算法提出
        2.4.1 問(wèn)題定義
        2.4.2 算法細(xì)節(jié)
        2.4.3 算法的優(yōu)化學(xué)習(xí)
    2.5 算法的討論
        2.5.1 耦合衰減
        2.5.2 特征更新
        2.5.3 判別性分析
    2.6 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析
        2.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        2.6.2 基準(zhǔn)算法和實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
        2.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.7 小結(jié)
第三章 基于退火噪聲擾動(dòng)的softmax算法
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
    3.3 個(gè)體飽和行為
    3.4 算法提出
        3.4.1 算法定義
        3.4.2 算法優(yōu)化
    3.5 算法討論
        3.5.1 噪聲規(guī)模α的影響
        3.5.2 飽和性分析
        3.5.3 退火噪聲的分析
        3.5.4 正則化分析
        3.5.5 與其他方法的對(duì)比
    3.6 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析
        3.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.6.2 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
        3.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.7 小結(jié)
第四章 基于圖約束的深度度量學(xué)習(xí)算法
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)工作
    4.3 算法提出
        4.3.1 問(wèn)題背景
        4.3.2 圖一致性
        4.3.3 圖一致的上屆表達(dá)
        4.3.4 圖一致性度量學(xué)習(xí)
    4.4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
        4.4.3 消融實(shí)驗(yàn)分析
        4.4.4 與其他算法的結(jié)果對(duì)比
    4.5 小結(jié)
第五章 基于混淆學(xué)習(xí)的深度度量學(xué)習(xí)算法
    5.1 引言
    5.2 相關(guān)工作
    5.3 算法背景
    5.4 算法提出
        5.4.1 度量學(xué)習(xí)
        5.4.2 能量混淆
        5.4.3 多樣性混淆
        5.4.4 基于混淆學(xué)習(xí)的度量學(xué)習(xí)
    5.5 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析
        5.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        5.5.2 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
        5.5.3 算法性能對(duì)比
        5.5.4 算法分析
    5.6 小結(jié)
第六章 基于高階關(guān)注模塊的集成模型算法
    6.1 引言
    6.2 相關(guān)工作
    6.3 算法細(xì)節(jié)
        6.3.1 問(wèn)題背景
        6.3.2 高階關(guān)注模塊
        6.3.3 基于混合高階關(guān)注的集成模型網(wǎng)絡(luò)
    6.4 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)與結(jié)果分析
        6.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        6.4.2 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
        6.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        6.4.4 組件分析
    6.5 小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 本文總結(jié)
    7.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄



本文編號(hào)：3732659