TensorFlow Similarityを読み解いてみる - Qiita

この記事はフューチャー Advent Calendar 2021の18日目の記事です。遅刻しました。 はじめに TensorFlow Similarityは2021年9月14日に初公開されたライブラリです。本記事ではこのライブラリについて実装の内容や意図を読み解いていきたいと思います。流れとしてはまず初めにSimilarityの全体の流れについて説明し、次に実装について説明や考察を行い、最後にどのような用途でTensorFlow Similarityを使うべきかや未来について思いをはせます。 Similarityについて 距離学習とTensorflow Similarity TensorFlow Similarityは距離学習を行い、モデルを提供するためのパイプラインを揃えたライブラリです。距離学習は古典的なクラス分類の学習に近いですが、目的が少し異なります。クラス分類の学習ではクラスの分

[sh19910711]

"距離学習: 教師有りで行う方法は大きく分けて二つ + TripletLossのようなlossを用いサンプル同士のembeddingの距離を学習する + 従来のクラス分類を拡張し各クラスのサンプルと各クラスの代表点同士の距離を学習する方法" 2021