Med den anmärkningsvärda framgången från toppmoderna konvolutionella neurala nätverk har de senaste verken [1, 31] visat lovande resultat när det gäller att discriminativt träna nätverken för att lära sig semantiska inslag där liknande exempel kartläggs nära varandra och olika exempel kartläggs längre isär. I denna uppsats beskriver vi en algoritm för att dra full nytta av träningssatserna i neurala nätverksträningen genom att lyfta vektorn av parvisa avstånd inom partiet till matrisen av parvisa avstånd. Detta steg gör det möjligt för algoritmen att lära sig toppmoderna funktionen inbädda genom att optimera en ny strukturerad förutsägelse mål på det upphävda problemet. Dessutom samlade vi Stanford Online Products dataset: 120k bilder av 23k klasser av onlineprodukter för metrisk inlärning. Våra experiment på CUB-200-2011 [37], CARS196 [19], och Stanford Online Products dataset visar betydande förbättringar jämfört med befintliga djupa funktioner inbäddningsmetoder på alla experimenterade inbäddningsstorlekar med GoogLeNet [33] nätverket. Källkoden och datauppsättningen finns på https://github.com/rksltnl/ Deep-Metric-Learning-CVPR16.
Minibatches används för effektiv utbildning nätverket i REF.
Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}