國立交通大學 NCTU

深度學習快速檢索特徵

2017/09/13
英文名稱Deep learning of feature representations for efficient retrieval
技術編號X17-CSC-00-1
參與教授陳祝嵩教授
應用產業教育應用, 智慧機器人, 汽機車產業, 監控與保全業, 和 醫療與照護產業
技術分類其他
技術功效增進計算效能/執行速度
技術狀態可移轉技術

考量深度學習在檢索方面,由於檢索所需之空間龐大,常需以二元(binary)或雜湊(hash)碼的方式儲存以降低所需空間。而深層網路訓練的特徵大部分為多維的實數向量。我們發展了一個以潛在層(latten layer)學習二元特徵碼的方法,能夠強化所習特徵之檢索速度。

圖:以AlexNet 為例,我們於原本網路的特徵層與輸出層間嵌入一個潛在的0-1表示層,並強迫其輸出值接近0或1。輸出的分類或標籤則依賴於這些0或1的隱觀念來加以學習,藉此以獲得涵蓋語意資訊的二元特徵碼。此處雖以AlexNet為例,本法亦可與其它深層網路配合以有效獲取二元雜湊碼。