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為解決采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對商家招牌進(jìn)行分類時(shí)存在特征判別性較差的問題，通過在注意力機(jī)制中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提岀一種端到端的深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。使用卷積注意力模塊分別學(xué)習(xí)通道注意力與空間注意力信息以增強(qiáng)特征的判別性，利用余弦間隔損失函數(shù)増強(qiáng)所提取特征的泛化能力，且可在特征空間中減小類內(nèi)方差與增大類間間隔。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于傳統(tǒng)交叉損失函數(shù)方法相比，該方法通過將注意力機(jī)制模塊與余弦間隔損失函數(shù)相結(jié)合，使得準(zhǔn)確率與F1值分別提高2.2和2.0個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到99.3%和98.6%。
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