本发明涉及一种基于函数自适应映射的深度哈希方法。本发明所述的基于函数自适应映射的深度哈希方法包括如下步骤：构建带标签图像的实验数据集，及构建基于函数自适应映射的深度哈希模型；其中，实验数据集包括训练集和测试集；输入训练集的带标签图像将深度哈希模型训练至收敛，并在训练时通过目标函数进行损失计算；目标函数包括度量损失函数L_DAMH，度量损失函数L_DAMH使用交叉熵损失函数，其表达式为p(s_ij|θ)表示内积θ对相似性s_ij的似然概率，其表达式为σ[f(θ)]表示Sigmoid函数关于一次函数f(θ)的复合函数；输入测试集的带标签图像测试深度哈希模型，获得训练后的深度哈希模型。该方法的似然函数能够根据样本学习情况进行自适应映射，具有检索精度高、训练速度快、稳定性高的特点。