Abstrakt. Inlärning inbäddningsfunktioner, som kartlägger semantiskt relaterade ingångar till närliggande platser i ett funktionsutrymme stöder en mängd olika klassificerings- och informationssökningsuppgifter. I detta arbete föreslår vi en ny, generaliserad och snabb metod för att definiera en familj av inbäddade funktioner som kan användas som en ensemble för att ge bättre resultat. Varje inbäddningsfunktion lär sig genom att slumpmässigt placera träningsetiketterna i små undergrupper. Vi visar experimentellt att dessa inbäddade ensembler skapar effektiva inbäddningsfunktioner. ensembleutgången definierar ett metriska utrymme som förbättrar den senaste prestandan för bildsökning på CUB-200-2011, Cars-196, In-Shop Clothes Retrieval och VehicleID. Koden finns på https://github.com/littleredxh/DREML
Xuan m.fl. I REF föreslås en metod, där varje inbäddningsfunktion lärs genom slumpmässig inpackning och utbildningsetiketter i små undergrupper.
Deep Randomized Ensembles for Metric Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}