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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提供一种基于价值指标的图像深度聚类方法，涉及机器学习技术领域，该方法为获取图像聚类样本集；将图像聚类样本集输入初始图像聚类模型，得到初始图像聚类模型输出的深度聚类样本集；利用价值指标对深度聚类样本集进行价值评估，筛选得到高价值样本集；利用综合损失函数对高价值样本集和深度聚类样本集进行处理，优化初始图像聚类模型，得到训练好的图像聚类模型；将图像聚类样本集输入训练好的图像聚类模型，得到图像聚类结果，完成对图像的深度聚类。本发明解决了边界样本难以分辨的问题。
主权项：1.一种基于价值指标的图像深度聚类方法，其特征在于，包括：S1：获取图像聚类样本集；S2：将所述图像聚类样本集输入至初始图像聚类模型，得到初始图像聚类模型输出的深度聚类样本集；S3：利用价值指标对所述深度聚类样本集进行价值评估，筛选得到高价值样本集；S4：利用综合损失函数对所述高价值样本集和所述深度聚类样本集进行处理，优化初始图像聚类模型，得到训练好的图像聚类模型；S5：将图像聚类样本集输入所述训练好的图像聚类模型，得到图像聚类结果，完成对图像的深度聚类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于价值指标的图像深度聚类方法
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