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本发明提出一种深度组合度量学习方法和装置，其中，方法包括：计算预设的多个子空间中每个子空间的目标权值；根据预设的多个初始组合器中的每个初始组合器的初始选择权值，确定与每个子空间对应的目标选择概率；根据目标选择概率对应的目标权值，加权计算生成与每个初始组合器对应的候选组合器；根据预设的约束函数对每个初始组合器对应的候选组合器约束，生成与每个初始组合器对应的目标组合器；通过与多个初始组合器对应的多个目标组合器，执行不同的深度识别子任务。由此，实现了能够在提高网络的泛化性能力的同时，不牺牲整体网络的判
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112801210 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110220951.X
(22)申请日 2021.02.26
(71)申请人 清华大学
地址 10
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