向后兼容表示的邻域一致性对比学习方法、系统及介质

摘要

本申请涉及深度学习技术领域，更为具体来说，本申请涉及向后兼容表示的邻域一致性对比学习方法、系统及介质。所述方法包括：获取训练样本；将所述训练样本输入到第一神经网络模型中进行特征提取，得到第一特征；采用高斯核函数计算所述第一特征的熵；基于熵值过滤掉所述第一特征中位于类边缘区域的模糊特征，得到第二特征；将训练样本输入到第二神经网络模型中进行特征提取得到第三特征，利用所述第二特征和所述第三特征进行对比学习；基于对比学习的损失函数优化所述第二神经网络模型。本申请所述方法实现了模型的平滑部署，方便应用，后续在图像检索应用及其它应用场景时可自动更新模型。