Metric Learning——度量學習
看到一篇知乎大神Flood Sung發表在CVPR2018上的paper，介紹了一種基於metric的模式識別方法，創新之處在於它不同於常用的matric-based方法，使用人為定義的度量，像簡單的歐式距離、馬氏距離，而是采用了用神經網絡去訓練這個度量，模型雖然簡單，但是效果卻很顯著 ...
原文：Metric Learning 度量學習
. 度量 Metric 在數學中,一個度量 或距離函數 是一個定義集合中元素之間 距離 的函數. 一個具有度量的集合可以稱之為度量空間. .度量學習的作用 Metric Learning可以通俗的理解為相似度學習. 以樣本間的歐氏距離為例:K means中進行聚類時用到了歐式距離來度量樣本到中心點的距離 KNN算法也用到了歐氏距離等.這里計算的度量,就是在比較樣本點和中心點的相似度. .度量學習 ...
2021-09-10 09:31 0 119 推薦指數：
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