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針對圖像自動標注中因人工選擇特征而導致信息缺失的缺點，提出使用卷積神經網絡對樣本進行自主特征學習。為了適應圖像自動標注的多標簽學習的特點以及提高對低頻詞匯的召回率，首先改進卷積神經網絡的損失函數，構建一個多標簽學習的卷積神經網絡（ CNN-MLL）模型，然后利用圖像標注詞間的相關性對網絡模型輸出結果進行改善。通過在IAPR TC-12標準圖像標注數據集上對比了其他傳統方法，實驗得出，基于采用均方誤差函數的卷積神經網絡（ CNN-MSE）的方法較支持向量機（SVM）方法在平均召回率上提升了12. 9%，較反向傳播神經網絡（ BPNN）方法在平均準確率上提升了37. 9%；基于標注結果改善的CNN-MLL方法較普通卷積神經網絡的平均準確率和平均召回率分別提升了23%和20%。實驗結果表明基于標注結果改善的CNN-MLL方法能有效地避免因人工選擇特征造成的信息缺失同時增加了對低頻詞匯的召回率。
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