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CVPR
中心点和超球体：使用超球嵌入减少中心现象和提高传导式小样本学习性能
通过在超球面上平均分配表示，以优化均匀性和本地相似性存储之间的权衡，从而减少 hubness 问题，改善距离分类性能，提高少样本学习的准确性。
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a year ago
用于异常检测的深层图级正交超球压缩
本文提出了一种新的深度图形异常检测模型，该模型利用亚球形决策边界来通过最大互信息筛选图像特征，进而实现对无监督的异常图形识别
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a year ago
使用旋转不变核的自监督学习
本研究提出了一种基于核平均嵌入的正则化损失，该损失使用在超球（也称为点积核）上具有旋转不变性的核，用于自监督学习图像表示。除了与现有技术竞争力充分之外，我们的方法显着减少了自监督训练的时间和内存复杂度，使其可以在现有设备上实现非常大的嵌入维
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2 years ago
交叉熵损失下的神经崩溃
研究了在 R^d 的单位超球面上具有 n 个特征向量的交叉熵损失函数的变分问题，证明了当 d≥n-1 时，全局最小值由等角张紧四面体框架给出，证明了神经网络崩塌的行为，并证明了随着 n 趋向于无穷大而点的最小化将在超球面上均匀分布，并展示了
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4 years ago
超球上均匀性测试概述
本文介绍了在模拟单位范多元向量，即方向数据时，采用的统一性检验方法，包括传统的基于圆形的检验方法、基于 Sobolev 的检验方法及其他最新的检验方法，针对高维度小样本情况的新结果也得到了探讨，提供了详尽的参考文献。
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6 years ago
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