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質の高い類似性メトリックは、多くの大規模な実世界のアプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。既存の研究では、類似(非類似)ペア間の距離を特定の下限(上限)よりも小さく(大きく)
arxiv_reader のブックマーク 2021/04/06 11:51
オンザフライでの自己適応型メトリック学習に向けて[arXiv][metric learning][classification][face][arXiv reaDer]質の高い類似性メトリックは、多くの大規模な実世界のアプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。既存の研究では、類似(非類似)ペア間の距離を特定の下限(上限)よりも小さく(大きく)2021/04/06 11:51
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/04/06
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オンザフライでの自己適応型メトリック学習に向けて
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