真实1 真实0 预测1 TRUE Positive(TP)真阳性 FALSE Positive ...
视觉模式的相似性度量是视觉计算中的一个基础问题,设计一个有效的相似性度量准则对于提高视觉分析系统的性能极为关键。度量学习旨在利用训练数据学习出有效的距离度量,进而有效地描述样本之间的相似度。传统的度量学习算法大多数都是学习出一个线性的马氏距离,因而不能有效地描述样本的非线性结构。本报告介绍本研究组近年所提出一种新的深度度量学习方法及其在视觉分析中的应用。通过构造一个深度神经网络,在网络的顶层设计 ...
2018-10-20 00:06 0 1548 推荐指数:
真实1 真实0 预测1 TRUE Positive(TP)真阳性 FALSE Positive ...
在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。 为了方便下面的解释 ...
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欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:高航 一. Wide&&Deep 模型 首先给出Wide && Deep [1] ...
闵氏距离(Minkowski Distance) 当r=1时,曼哈顿距离(Manhatten) 当r=2时,欧氏距离(Euclidean) r=无穷大,上确界距离(Supermum ...
『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解 0. 概念简介 度量学习(Metric Learning),也称距离度量学习(Distance Metric Learning,DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习,也可以认为距离学习。因为在一定条件下,相似度和距离 ...
刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识。 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来。 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文 ...