ペアワイズ損失関数は広く研究されており、ディープメトリック学習（DML）のパフォーマンスを継続的に改善することが示されています。ただし、これらは主に単純なおもちゃの例に基づいた直感で設計されており、複

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/26 12:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4700334795458169154/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.14003v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.14003v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.14003v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">埋め込みメモリを使用した深い対照学習の再考</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22metric%20learning%22">metric learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ペアワイズ損失関数は広く研究されており、ディープメトリック学習（DML）のパフォーマンスを継続的に改善することが示されています。ただし、これらは主に単純なおもちゃの例に基づいた直感で設計されており、複</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210326#bookmark-4700334795458169154"><span class="datetime-body">2021/03/26 12:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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