メトリック学習はコンピュータービジョンの基本的な問題であり、ランキングロスを介して意味的に有用な埋め込み空間を学習するようにモデルをトレーニングします。伝統的に、ランキングの損失の効果はミニバッチ

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/31 11:45

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4734427784735506980/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.17127v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.17127v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.17127v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">メトリック学習のための適応クロスバッチ正規化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22batch%20normalization%22">batch normalization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</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/%22metric%20learning%22">metric 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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">メトリック学習はコンピューター ビジョンの基本的な問題であり、ランキング ロスを介して意味的に有用な埋め込み空間を学習するようにモデルをトレーニングします。伝統的に、ランキングの損失の効果はミニバッチ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230331#bookmark-4734427784735506980"><span class="datetime-body">2023/03/31 11:45</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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