《表2 训练LSTM模型部分参数》

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《基于特征关联的服装图像特征描述研究》

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本文使用LSTM网络模型[13]进行自然语言描述，作为一个时间递归神经网络，它包含一个内置的记忆单元来存储信息和学习长期依赖信息，解决了“梯度消失”和“梯度爆炸”问题，模型在自然语言领域已经取得了很好的效果。利用LSTM能够处理不同长度输入和生成不同长度的序列作为输出的特点，本文的输入是特征关联后的特征向量和图片标注的自然语言特征描述语句转化后的向量，输出是单词序列{y1，y2，…，yn}，学习和训练LSTM模型的部分参数如表2所示。