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商用画像検索システムをスムーズに展開するには、異なるテスト クラス/分布にわたって同じ距離しきい値を使用できる機能が強く望まれています。ただし、最先端のディープメトリクス学習の損失により、クラス内お
arxiv_reader のブックマーク 2023/07/11 11:46
キャリブレーションを意識したマージン損失: ディープメトリックラーニングの精度とキャリブレーションの一貫性パレートフロンティアを推進[arXiv][arXiv reaDer][embedding][representation][metric learning][regularization] 商用画像検索システムをスムーズに展開するには、異なるテスト クラス/分布にわたって同じ距離しきい値を使用できる機能が強く望まれています。ただし、最先端のディープメトリクス学習の損失により、クラス内お2023/07/11 11:46
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2023/07/11
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キャリブレーションを意識したマージン損失: ディープメトリックラーニングの精度とキャリブレーションの一貫性パレートフロンティアを推進
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