Inlärning bild likhetsmått i ett end-to-end mode med djupa nätverk har visat utmärkta resultat på uppgifter som kluster och hämtning. De nuvarande metoderna fokuserar dock alla på en mycket lokal bild av uppgifterna. I detta dokument föreslår vi ett nytt metriska inlärningssystem, baserat på strukturerade förutsägelser, som är medvetet om den globala strukturen i inbäddningsutrymmet, och som är utformat för att optimera ett klusterkvalitetsmått (NMI). Vi visar den senaste prestandan på standarddatauppsättningar, såsom CUB200-2011 [36], Cars196 [18] och Stanford online-produkter [29] på NMI och R@K utvärderingsmått.
Mer nyligen, Song et al. REF föreslog en ny metriska inlärningsram som uppmuntrar nätverket att lära sig en inbäddningsfunktion som direkt optimerar ett klusterkvalitetsmått.
Learnable Structured Clustering Framework for Deep Metric Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}