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
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。
关键词
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
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