一种基于梯度引导动态划分的带噪声标签跨模态检索方法

本发明提供一种基于梯度引导动态划分的带噪声标签跨模态检索方法，属于计算机技术领域。所述带噪声标签跨模态检索方法能够解决多模态数据中噪声标签影响跨模态检索精度的问题，通过构建基于样本损失函数梯度的动态划分策略，识别并处理噪声标签样本。步骤包括：公共语义表示学习、梯度引导的筛选和校正、动态划分和鲁棒学习、跨模态一致性学习以及总体目标函数的构建，最终通过优化的总体目标函数进行跨模态交叉检索。本发明能够有效利用带噪声的多模态数据，显著提升跨模态检索的准确性和鲁棒性。