Djupt lärande har visat sig vara en framgångsrik uppsättning modeller för att lära sig användbara semantiska representationer av data. Dessa är dock oftast implicit inlärda som en del av en klassificeringsuppgift. I detta dokument föreslår vi tredubbla nätverksmodell, som syftar till att lära sig användbara representationer genom avståndsjämförelser. En liknande modell definierades av Wang et al. (2014), skräddarsydd för att lära sig en rankning för hämtning av bildinformation. Här visar vi med hjälp av olika dataset att vår modell lär sig en bättre representation än sin närmaste konkurrent, Siamese-nätverket. Vi diskuterar även framtida användning som ett ramverk för oövervakat lärande.
Senare arbete som REF försöker lära sig en bättre representation genom att använda tripletter nätverk.
Deep metric learning using Triplet network
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}