Deep Metric Learning (深層距離学習)の動向と実は大して発展していなかった話 - ほろ酔い開発日誌

はじめに 今回は、近年のDeep Metric Learning (深層距離学習)の発展を再評価して、論文で論じられている程のパフォーマンス向上が実際にはなかったことを実験的に示した論文を紹介しつつ、Deep Metric Learningについて紹介しようと思います。 [2003.08505] A Metric Learning Reality Check この論文は2020/03/18にarXiv上に上がった論文で、この記事執筆段階では採録情報は確認できていません(ただし、フォーマットはECCV的雰囲気)。 実験は、著者のベンチマークツールを使って行っているとのこと。 github.com Deep Metric Learningとは 概要 Deep Metric Learningとは、意味の近い入力画像同士の距離が近く、逆に、意味の遠い入力画像同士の距離が遠くになるような空間に埋め込

[sh19910711]

2020 / "論文で論じられている程のパフォーマンス向上が実際にはなかったことを実験的に示した論文 / 平等な条件で比較ができていない: 埋め込みの次元が異なる + 公開実装を見ると一般的なものよりリッチなデータ拡張"

[stealthinu]

えええ…　この話知らんかった。次回勉強会で深層距離学習のことをネタにするつもりだったのに。さてどうしたものか。