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申请/专利权人：长三角信息智能创新研究院
摘要：本发明涉及一种应用于表征学习的多模型线性融合ModelEnsemble方法，属于人工智能领域。本发明使用ArcFace技术将多个分类模型的表征输出投影到超球面，并满足较小的类内距离和较大的类间距离。并且基于融合表征需满足线性关系的假设，将线性层的参数进行固定，通过优化损失函数，将模型学习的表征引导在同一个线性空间下之后，再对输出进行线性加权平均融合，从而得到最后的表征。本方法通过对不同AI模型进行线性集成，能够对样本学习到更稳定、准确的表征，并对下游任务效果如分类、识别、查询等有显著的提高。
主权项：1.一种应用于表征学习的多模型线性融合ModelEnsemble方法，其特征在于：对于不同的训练模型，使用ArcFace技术将多个分类模型的表征输出投影到超球面，基于两个能够进行线性融合的模型需要满足线性关系的假设，采用将最佳训练模型的线性层替换的方法，用最佳训练模型线性层替换其他模型的线性层并增加一层线性投影的训练，使得所有模型的输出表征在同一个线性空间，以此满足假设，进而进行线性模型的融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长三角信息智能创新研究院 一种应用于表征学习的多模型线性融合Model Ensemble方法
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