シモセラ エドガー ランキングロスと分類ロスにもとづくファッションデータの特徴抽出多様なファッション画像を効果的に分類できる特徴量抽出手法を提案する。 提案手法では、ランキングロスとクロスエントロピーロスを合わせて畳込みニューラルネットワークを学習させることで、 ノイズが多く含まれるようなデータセットに対しても良好に特徴抽出が行えることを示した。 We base our approach on combining both a classification network with a feature network that are learnt jointly with a ranking and classification loss. We do this by first defining a similarity metric on the user provided noisy tags. Using this metric we can then rou
