深層距離学習は本当に「大躍進」しているのか？近年の研究をリアルに評価し直す論文！
3つの要点 ✔️ 深層距離学習は過去4年間で大幅な精度向上を主張してきたが、実験設定に誤りがあるためそれは疑わしい。 ✔️ 比較方法がアンフェアであること、テストデータのフィードバックを訓練に利用していること、精度を測る指標の脆弱性の三つが問題。 ✔️ 距離学習アルゴリズムを評価するための新しい手法を提案し、実際にその評価方法でアルゴリズムを比較し、近年の「大躍進」が実はささやかなものに過ぎないことを示す。 A Metric Learning Reality Check written by Kevin Musgrave, Serge Belongie, Ser-Nam Lim (Submitted on 18 Mar 2020) Comments: Published by arXiv Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (
推薦アルゴリズムの今までとこれから
2018年3月29日開催 サイバーエージェントにおけるデータ活用とその技術についての勉強会「春の機械学習祭り 〜Data Engineering & Data Analysis WS#4〜」での登壇資料 （秋葉原ラボ所属 内藤遥） https://cyberagent.connpass.com/event/80969/Read less
【論文紹介】Collaborative Metric Learning (WWW2017)
こんにちは、ぐぐりら(<a href="https://twitter.com/guglilac">@guglilac</a>)です。 今回は、協調フィルタリングとmetric learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)の論文を読んで要点をまとめました。 ## 概要 従来の協調フィルタリングでは、内積によりuser-itemの交互作用を考慮することでuserの好みを潜在表現として獲得していたが、内積では三角不等式を必ずしも満たさないので、良い表現が得られない可能性があります。 本研究では協調フィルタリングとMetric Learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)を提案し、user-userやitem-itemの類似度も考慮した空間に埋め込み、近似最近傍探索に応用することでto
Collaborative Metric Learningの関連研究まとめ - Qiita
はじめに 今回は、協調フィルタリング(Collaborative Filtering)とMetric Learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)とそこから発展したいくつかの論文を読んだので、まとめていきたいと思います。 割と新しめな研究だからか、あまり日本語の記事がヒットしないなと感じました。 オンラインでの計算量が大きくて大変なところを近似的に解くことで高速化できるのは魅力的だと思うので、この記事を通して興味を持ってもらえたらと思います。 Metric Learningについてはほぼ初心者なので、何かありましたらコメントいただけると嬉しいです。 よろしくお願いします。 Metric Learningについてはこの辺りを参考にさせていただきました。 Deep Metric Learning の定番⁈ Triplet Lossを徹底解
AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representationsを読んだ - Qiita
AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representationsを読んだ論文読みMetricLearningFaceRecognition CVPR2019(Oral)に採択されたAdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representationsを読んだので記録を残します。 図と表は論文から引用しています。 間違い等お気づきの点ありましたらコメントいただけると幸いです。 事前知識 昨今話題のmetric learningの手法です。metric learningについてはこちらが非常にわかりやすくまとめてくださっているのでそちらを参考にしてください。 概要 A
Softmax関数をベースにした Deep Metric Learning が上手くいく理由 - Qiita
はじめに Deep Learningを使った距離学習（Metric Learning）では、Contrastive LossやTriplet Lossなどを用いて、画像間の類似性（や非類似性）を直接学習していく方法が広く利用されていますが、学習データの組み合わせや選び方が難しく、学習自体が難航するケースが多い事も知られています。それだけに、これまで様々な改良と工夫が提案されています。 しかし、最近はこのような学習データ選びに難航することなく、一般的なクラス分類タスクの感覚で、Softmax関数をベースに学習できるMetric Learningが注目を浴びています。ArcFaceなどはその代表的手法でこちらで詳しく説明されています。 Softmax関数をベースにしたMetric Learningがうまくいく理由、またさらなる改良の余地はあるのか？これらに関して少し紹介しようと思います。 Ce
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【深層距離学習】Center Lossを徹底解説 -Pytorchによる実践あり-｜はやぶさの技術ノート