[發明專利]一種用于多視圖分類的再分配方法有效
| 申請號： | 202010084442.4 | 申請日： | 2020-02-10 |
| 公開（公告）號： | CN111340067B | 公開（公告）日： | 2022-07-08 |
| 發明（設計）人： | 張長青;張宇桐;付海娟 | 申請（專利權）人： | 天津大學 |
| 主分類號： | G06V10/774 | 分類號： | G06V10/774;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 用于 視圖 分類 再分 配方 | ||
1.一種用于多視圖分類的再分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
給定一組多視圖樣本，定義一個整合網絡、一個合并空間網絡、多個注意力網絡；
整合網絡從多個視圖中集成特征，獲得統一表示
將獲得的統一表示輸入到多個注意力網絡中，輸出多個權重向量作為多組注意力掩碼；
將統一表示和注意力掩碼逐元素相乘以選擇有用的特征，形成第m個視圖zm；
合并空間網絡定義預設規則對zm進行更新，獲得公共空間中第m個偽視圖
將不同學習器學到的多個偽視圖的隱表示進行拼接，得到完備的表示
構建損失函數，根據損失函數更新整合網絡、合并空間網絡、注意力網絡的參數；
判斷損失函數是否已經收斂，若收斂，訓練結束。
2.根據權利要求1所述的一種用于多視圖分類的再分配方法，其特征在于，所述定義預設規則對zm進行更新，獲得公共空間中第m個偽視圖具體為：
其中，⊙表示逐元素乘積，x指樣本，是第m個學習者對應的注意力網絡，其中，整合網絡F(x；Θf)和合并空間網絡G(x；Θg)共享不同學習者之間的公共參數。
3.根據權利要求1所述的一種用于多視圖分類的再分配方法，其特征在于，所述損失函數包含一致性損失和互補性損失。
4.根據權利要求3所述的一種用于多視圖分類的再分配方法，其特征在于，所述損失函數具體為：
其中，M定義為學習者人數，代表訓練集中的所有樣本和相應標簽；是第m個學習器的有監督的度量損失，用于度量樣本的語義相似性；用于確保學習者之間的多樣性；λdiv是平衡互補性和一致性的超參數。
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