基于大批量训练和正交正则化的跨模态哈希方法

基于大批量训练和正交正则化的跨模态哈希方法基于大批量训练和正交正则化的跨模态哈希方法摘要：随着多模态数据的普及和应用，跨模态哈希成为一种有效的方式来实现异质数据的联合检索和分析。然而，在跨模态哈希任务

基于大批量训练和正交正则化的跨模态哈希方法 基于大批量训练和正交正则化的跨模态哈希方法 摘要：随着多模态数据的普及和应用，跨模态哈希成为一种有效的 方式来实现异质数据的联合检索和分析。然而，在跨模态哈希任务中， 由于异质数据本身的特点，以及不同模态数据之间的差异，如何跨越不 同模态空间并映射到一个共同的哈希空间仍然是一个挑战。在本论文 中，我们提出了一种基于大批量训练和正交正则化的跨模态哈希方法， 以解决这一问题。通过大量训练数据的使用，我们可以充分利用数据的 统计特性，从而更好地捕捉不同模态数据之间的相关性。通过正交正则 化的方法，我们可以提高哈希函数的稀疏性和泛化能力，从而更好地适 应多模态数据的特点。 关键词：跨模态哈希；大批量训练；正交正则化；异质数据 1.引言 随着多模态数据的广泛应用，跨模态哈希引起了广泛的关注。跨模 态哈希旨在将来自不同模态的数据映射到一个共同的哈希空间，从而实 现异质数据的联合检索和分析。然而，由于异质数据之间的差异以及不 同模态空间的特点，跨模态哈希仍然面临许多挑战。 2.相关工作 在过去的几年中，已经提出了许多跨模态哈希方法。其中一些方法 基于传统的哈希方法，如局部敏感哈希（LSH）和哈希编码（HC）。然 而，这些方法的性能受到数据不平衡和维度灾难等问题的限制。为了解 决这些问题，一些方法使用了深度学习技术，如卷积神经网络（CNN） 和循环神经网络（RNN）。虽然这些方法在一定程度上改善了跨模态哈 希的性能，但它们通常需要大量的标注数据和计算资源。 3.大批量训练的跨模态哈希