Abstrakt. Djupt inbäddat lärande blir mer attraktivt för diskriminerande funktionsinlärning, men många metoder kräver fortfarande hårdklassig gruvdrift, som är datoriserat komplex och prestandakänslig. I detta syfte föreslår vi Adaptive Large Margin N-Pair förlust (ALMN) för att ta itu med de ovannämnda frågorna. I stället för att utforska en hård exemplifierande strategi introducerar vi begreppet "stor marginalrestriktion". Denna begränsning syftar till att uppmuntra lokal adaptiv stor vinkel beslutsmarginal bland olikartade prover i multimodala funktioner utrymme för att avsevärt uppmuntra intraklass kompaktitet och interclass separerbarhet. Och det uppnås främst genom en enkel men ändå ny geometrisk Virtual Point Generating (VPG) metod, som omvandlar artificiellt ställa en fast marginal till att automatiskt generera ett gränsträningsprov i funktionsutrymme och är en öppen fråga. Vi visar hur effektiv vår metod är på flera populära dataset för bildsökning och klusterarbete.
ALMN REF föreslår att man optimerar ett adaptivt stort marginalmål via de virtuella punkter som skapas i stället för att utvinna hårda prover.
ALMN: Deep Embedding Learning with Geometrical Virtual Point Generating
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}