Distans metrisk inlärning (DML) närmar sig lära sig en omvandling till ett representationsutrymme där avståndet är i överensstämmelse med ett fördefinierat begrepp om likhet. Även om sådana modeller erbjuder ett antal övertygande fördelar, har det varit svårt för dessa att konkurrera med moderna klassificeringsalgoritmer i prestanda och även i funktionsextraktion. I detta arbete föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som uttryckligen utformats för att ta itu med ett antal subtila men viktiga frågor som har hämmat tidigare DML-algoritmer. Den upprätthåller en explicit modell av fördelningen av de olika klasserna i representationsutrymmet. Den använder sedan denna kunskap för att på ett anpassningsbart sätt bedöma likheter och uppnå lokal diskriminering genom att bestraffa klasdistribution överlappar varandra. Vi visar hur effektiv denna idé är på flera uppgifter. Vårt tillvägagångssätt uppnår toppmoderna klassificeringsresultat på ett antal finkorniga visuella igenkänningsdata, överträffar standard softmax-klassificeraren och överträffar tripletförlusten med en relativ marginal på 30-40%. När det gäller beräkningsprestanda lindrar det ineffektiviteten i den traditionella trippelförlusten genom att uppnå samma fel i 5-30 gånger färre iterationer. Utöver klassificeringen validerar vi ytterligare betydelsen av de inlärda representationerna genom deras attributkoncentrations- och hierarkiåterhämtningsegenskaper, vilket ger 10-25 % relativa vinster på softmax-klassificeringen och 25-50 % på tripletförlust i dessa uppgifter.
Rippel m.fl. REF förbättrade de nationella konkurrensmyndigheterna genom att behålla en modell för fördelningen av de olika klasserna i funktionsutrymmet.
ADAPTIVE DENSITY DISCRIMINATION