Inlärning till hash har i stor utsträckning tillämpats på ungefärliga närmaste granne söka efter storskalig multimedia hämtning, på grund av dess beräkning effektivitet och hämtning kvalitet. Djupt lärande till hasch, vilket förbättrar hämtningskvaliteten genom end-to-end representationsinlärning och hashkodning, har fått allt större uppmärksamhet på senare tid. Under förutsättning att illposed gradient svårighet i optimeringen med tecken aktiveringar, befintliga djupt lärande till hash metoder måste först lära kontinuerliga representationer och sedan generera binära hash koder i en separerad binarization steg, som lider av betydande förlust av hämtning kvalitet. Detta arbete presenterar HashNet, en ny djup arkitektur för djupt lärande till hash genom fortsättning metod med konvergens garantier, som lär sig exakt binära hash koder från obalanserade likhetsdata. Den viktigaste idén är att attackera den illa placerade gradient problem i optimera djupa nätverk med icke-smooth binära aktiveringar genom fortsättningsmetod, där vi börjar med att lära oss ett enklare nätverk med utjämnad aktiveringsfunktion och låta det utvecklas under utbildningen, tills det så småningom går tillbaka till att vara den ursprungliga, svårt att optimera, djupt nätverk med skyltaktiveringen funktion. Omfattande empiriska bevis visar att HashNet kan generera exakt binära hash-koder och ge toppmodern multimedia hämtning prestanda på standardriktmärken.
HashNet REF ) attackera den illa placerade gradient problem av tecken genom fortsättning, som direkt optimerade teckenfunktionen.
HashNet: Deep Learning to Hash by Continuation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}