《表1 用于实验的参数设置》

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《基于高阶模式间关系的跨模态关联学习》

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我们采用从《丽人坊》、《女人坊》和《时尚健康·女士》3本杂志关于女性时尚和生活风格带有867幅图像的198篇文章作为训练数据集。作为建模预处理，将文章中的文档转换为500个文本术语的TF-IDF值向量，这些文本术语是根据在提取词干后的文档中出现的频率选择的，将提取的402个视觉词的直方图向量来表示图像。然后，由于超网络模型可以处理离散数据，因此将每个模式的值转换为从0到2的3级值。把数据分为包含88个文档和755幅图像的训练集以及由10个文档和84幅图像构成的测试集，用于文章检索。表1所示为用于训练分层超网的参数设置。