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.
Strukturerad klusterförlust REF optimerar ett klusterkvalitetsmått globalt i inbäddningsutrymmet.
Learnable Structured Clustering Framework for Deep Metric Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}