基于孪生卷积神经网络与三元组损失函数的图像识别模型

深度学习作为近年来迅速发展的全新领域,在科学研究与工业生产等方面受到了广泛的关注。其中,卷积神经网络(Convolutional neutral networks, CNN)作为深度学习中一种经典的神经网络架构,已在图像分类、人脸识别以及信号处理等领域得到了广泛的应用。在此基础上,本文对传统CNN结构进行改进,取消了CNN输出层用于普通分类的Softmax函数,采用基于孪生神经网络(Siamese neutral networks)的CNN架构,并使用三元组损失(Triplet Loss)作为图像分类的目标损失函数。为检验模型效果,我们在国际数据建模和数据分析竞赛平台Kaggle的座头鲸图像识别挑战赛上运用该模型。