原文:度量学习中的pair-based loss

转载:https: zhuanlan.zhihu.com p 这里仅当学习使用 度量学习 度量学习 Metric Learning 是一种空间映射的方法,其能够学习到一种特征 Embedding 空间,在此空间中,所有的数据都被转换成一个特征向量,并且相似样本的特征向量之间距离小,不相似样本的特征向量之间距离大,从而对数据进行区分。度量学习应用在很多领域中,比如图像检索,人脸识别,目标跟踪等等。 ...

2020-03-05 15:39 0 1032 推荐指数:

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Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization 本文从一个统一的角度来看待 成对的 相似度 优化问题 (Pair Similarity Optimization),这个问题的目的是让不同类别之间的相似度 ...

Thu Apr 09 03:09:00 CST 2020 0 1561
机器学习度量——统计上的距离

机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...

Sun Jun 16 02:30:00 CST 2019 0 732
机器学习度量——相似度

机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...

Sun Jun 23 05:36:00 CST 2019 0 1018
机器学习度量—— 向量距离

机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...

Tue Jun 04 08:09:00 CST 2019 1 2894
 
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