CVPRMay, 2018

大规模距离度量学习及其不确定性

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TL;DR本文提出了一种保持边界的度量学习框架，同时学习距离度量和潜在样本。该方法在处理大规模数据集时具有高效性，并且可以使学习的度量对数据不确定性具有鲁棒性，并且通过实验证明了该方法的有效性和高效性。
distance metric learninglarge-scale data setmargin preserving metric learninglatent examplesimage data
发现论文，激发创造
  • 自适应密度判别度量学习

    本文针对之前的距离度量学习算法中存在的一些问题，提出了一种通过分布模型在表示空间中自适应评估相似性，并通过惩罚类别分布重叠实现局部判别的新方法，在多项任务上取得了最新的分类结果，并提高了所学表示的属性集中度和层次恢复能力。

    Nov, 2015

  • 半监督度量学习：深度复苏

    本文研究了面向深度学习的半监督度量学习，提出了基于随机和图的方法，通过传播标记数据对的相似度来挖掘度量学习的三元组约束，并施加正交性约束以避免模型萎缩。

    May, 2021

  • 密度自适应的深度度量学习

    本论文提出将数据的密度测量集成到 DML 的优化框架中，以在端到端的训练过程中自适应平衡类间相似性和类内变异性，通过在三种嵌入方式上增加密度适应性，不断地在三个公共数据集上展示清晰的改善。

    Sep, 2019

  • 自省式深度度量学习

    本研究提出一种内省型深度度量学习（IDML）框架，用于对图像进行不确定性感知的比较。通过不仅使用语义嵌入还使用伴随的不确定性嵌入来表示图像，该框架改进了深度度量学习的性能，并在图像检索和聚类等任务上取得了最先进的结果。

    Sep, 2023

  • 使用代理实现无需繁琐的距离度量学习

    使用 proxy 点的三元组损失函数能够更快速地优化距离度量学习，提高零样本学习数据集的精度至多 15％，且比其他三元组损失函数的收敛速度块 3 倍。

    Mar, 2017

  • 引导式深层度量学习

    本文提出了一种新的由两个独立模型构成的度量学习结构 Guided Deep Metric Learning，通过使用 Few-Shot Learning 的角度来生成一个基于带标签数据的先验知识的减少的假设空间，之后通过离线的知识蒸馏方案来指导或规则化学生模型的决策边界，提高在分布偏移下的一般化，并获得了高达 40% 的 (Recall@1, CIFAR10) 改进。

    Jun, 2022

  • 转移度量学习：算法、应用和展望

    本文介绍了关于迁移测度学习的分类和度量传递策略，包括直接度量逼近、子空间逼近、距离逼近和分布逼近。同时，总结和探讨了迁移测度学习的不同方法及其应用，并指出了未来可能的研究方向和挑战。

    Oct, 2018

  • 平滑优化的鲁棒指标学习

    本文提出了一种称为鲁棒测度学习的方法，旨在从嘈杂的侧面信息中学习距离度量，将学习任务最初制定为组合优化问题，并将其优雅地转换为凸规划问题，提出了一种基于平滑优化的高效学习算法，最后在 UCI 数据集上的实验研究证明了所提出方法的有效性。

    Mar, 2012

  • 利用辅助旋转损失进行无监督的深度度量学习

    本文提出了一种基于无监督聚类算法的伪标签来生成深度度量学习中的标签，使用自监督 (SS) 任务的无监督深度度量学习 (UDML)，并通过预测图像旋转来规范化训练过程，从而实现了聚类嵌入、自监督预期任务和一致性优化的联合学习。

    Nov, 2019

  • 可扩展的大边界马氏距离度量学习

    本文提出一种快速且可扩展的机器学习算法，用于学习马氏距离指标，并利用凸优化原理和梯度下降方法解决距离度量问题，实现在计算复杂性方面的显著提高，达到与现有方法相当的分类准确度。

    Mar, 2010