Vi föreslår en förlust för att lära sig djupa inbäddningar. Den nya förlusten inför inte parametrar som behöver justeras och resulterar i mycket bra inbäddningar i en rad datauppsättningar och problem. Förlusten beräknas genom att uppskatta två fördelningar av likheter för positiva (matchning) och negativa (icke-matchning) provpar, och sedan beräkna sannolikheten för att ett positivt par har en lägre likhetspoäng än ett negativt par baserat på den uppskattade likhetsfördelningen. Vi visar att sådana operationer kan utföras på ett enkelt och bitvis olika sätt med hjälp av 1D-histogram med mjuka uppdragsoperationer. Detta gör den föreslagna förlusten lämplig för att lära djupa inbäddningar med hjälp av stokastisk optimering. I experimenten presterar den nya förlusten positivt jämfört med de nyligen föreslagna alternativen.
Ustinova och Lempitsky REF föreslog en histogramförlustfunktion som beräknas genom att uppskatta två fördelningar av likheter för positiva och negativa par.
Learning Deep Embeddings with Histogram Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}