För att lösa djupa metriska inlärningsproblem och producera inbäddade funktioner, använder nuvarande metoder vanligen en triolmodell för att minimera det relativa avståndet mellan prov från samma klass och maximera det relativa avståndet mellan prov från olika klasser. Även framgångsrik, utbildning konvergens av denna triplet modell kan äventyras av det faktum att den stora majoriteten av utbildningsprov kommer att producera gradienter med magnituder som är nära noll. Denna fråga har motiverat utvecklingen av metoder som utforskar den globala strukturen av inbäddning och andra metoder som utforskar hård negativ/positiv gruvdrift. Effektiviteten hos sådana gruvmetoder är ofta förknippad med outtröttliga beräkningskrav. I det här dokumentet föreslår vi en ny metod för djup-metrisk inlärning som kombinerar triolmodellen och den globala strukturen i inbäddningsutrymmet. Vi förlitar oss på ett smart gruvförfarande som producerar effektiva träningsprover för en låg beräkningskostnad. Dessutom föreslår vi en adaptiv styrenhet som automatiskt justerar de smarta gruvhyperparametrarna och påskyndar konvergensen i utbildningsprocessen. Vi visar empiriskt att vår föreslagna metod möjliggör snabb och mer exakt utbildning av triol ConvNets än andra konkurrerande gruvmetoder. Dessutom visar vi att vår metod uppnår nya toppmoderna inbäddade resultat för CUB-200-2011 och Cars196 datauppsättningar.
I REF föreslog Harwood et al ett smart gruvförfarande för att välja effektiva prover från hela träningsdata; detta hjälper utbildningen att konvergera snabbare.
Smart Mining for Deep Metric Learning
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}