《表2 当K取不同值时检索的平均检索精度(MAP)》

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《基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索》

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为了提高图像检索的效率，通常只对汉明距离小于等于2的特征空间进行排序[25]。由于哈希码能起到一个压缩特征的作用，所以最后哈希层的输出决定了特征的表达精确度和复杂度。太长的哈希编码会增加计算时间，而太短的哈希编码又不能表达出特征的完整性，因此，将K的值分别设置为16、32、48、64和128，并进行了不同实验，结果如表2所示。其中，fch表示直接提取网络中FCH层数据作为检索特征通过欧式距离计算所得结果；fch+sgn表示提取FCH层特征后，通过公式符号函数sgn（·）转换为哈希编码，通过计算该哈希码的汉明距离所得平均检索精度。从表中可以看出:当K=48时，实验结果达到最优。