mnistを距離学習(metric learning)してt-SNEで可視化してみる(pytorch) - Qiitametric learningにおけるangular lossとn-pair lossの特性の違いを理解したかったので、pytorchで実装し、mnistで分類してからt-SNEで可視化してみました。 実装はgithubにあります。 https://github.com/tomp11/metric_learning また、N-Pair LossとAngular Lossについては 距離学習におけるN-Pair LossとAngular Lossの理解と実装(Pytorch) でも詳しく説明しているのでそちらも参考にしてください。 結果 最初に結果を比較してみます。 n_pair_loss n_pair_angular_loss n-pair lossは少し曖昧に分ける印象があります。3と8が重なってしまってる部分も見られます。しかし分類が難しいものでもそのままにせず、どこかのグループには所
