深層学習×集合マッチングによるコーディネート選択 - ZOZO TECH BLOG
※AMP表示の場合、数式が正しく表示されません。数式を確認する場合は通常表示版をご覧ください ZOZO Researchの斎藤です。私たちはファッションコーディネートの推薦や生成の基礎として、深層集合マッチングという技術を研究しています。本記事では、深層集合マッチングを理解する上で必要な諸概念の説明と、ファッションデータを使った実験結果について紹介します。対象読者としては、機械学習系のエンジニアや学生を想定しています。 集合マッチングとは ある集合が与えられたとき、その集合にもっともマッチする集合を解の候補から選ぶという問題を考えます。 例えばコーディネートを画像集合として捉えると、あるコーディネートの一部分（部分コーデと呼びます）に対して合う部分コーデを選択するという問題設定を考えることができます。 図： ある部分コーデ（左）にマッチする部分コーデを候補（右）の中から1つ選ぶ このような
リモートワーカーへの公平な支払い
DHH が Twitter で言及していた記事がおもしろかったので著者の許諾をもらった上で翻訳しました。 Paying remote workers differently solely depending on their zip code is immoral. If you can afford to hire from both San Francisco and St Louis, you can afford to pay both the same for the same work. If you can't afford SF rates, that's fine too! https://t.co/A1nJkPlimG — DHH (@dhh) May 25, 2020 Salesforce の Product Manager 、 Blair Reeves さんの記事。
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