首页 > 专利查询

基于部分参数共享的深度卷积神经网络跨域服装检索方法[发明专利]

专利名称：基于部分参数共享的深度卷积神经网络跨域服装检索方法

专利类型：发明专利

发明人：熊意超，徐哲，张娅

申请号：CN201610590701.4

申请日：20160725

公开号：CN106250423A

公开日：

20161221

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明提供一种基于部分参数共享的深度卷积神经网络跨域服装检索方法，该方法利用了深度神经网络模型中越高层的网络层的特征越具有语义信息，与训练数据所在域的关系越密切，越低层的网络层的特征越具有一般性，越与训练数据所在域无关，依此让传统的深度卷积神经网络跨域服装检索模型中的低层的网络层参数共享，而高层的网络层参数由各个域保有。本发明是一种能够使用比传统深度卷积神经网络跨域服装检索模型方法更少参数但却获得相同效果的方法，通过利用深度神经网络模型内在的特性，显著性减少模型参数数量。

申请人：上海交通大学

地址：200240 上海市闵行区东川路800号

国籍：CN

代理机构：上海汉声知识产权代理有限公司

本文发布于:2024-09-24 04:22:39，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/4/431459.html

上一篇：医疗数据检索方法及装置、存储介质、电子设备[发明专利]

下一篇：认证出席推广活动的系统和方法[发明专利]