metric learning loss | BriefGPT

关键词metric learning loss

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基于代理的零样本实体链接与有效候选项检索
本研究中使用基于代理的度量学习损失和对抗性正则化器以提高候选人检索阶段的效率，从而提供了一种有效的替代方法来解决候选人检索的困难问题，并展示了零样本设置下的使用。
PDFa year ago
通过生成框架绕过在线类增量学习中的逻辑偏差
本研究提出了一个基于特征空间的生成分类器框架，以解决在线类增量学习中用于避免 softmax 分类器的数量型偏差问题，并通过广泛实验验证了该框架的有效性。
PDF2 years ago
余量样本挖掘损失函数：一种基于深度学习的行人再识别方法
本文提出了一种新的度量学习损失，称为边际采样挖掘损失（MSML），它采用硬样本挖掘，并能够比其他度量学习损失（如三元组损失）获得更好的精度。在实验中，我们的方法在 Market1501、MARS、CUHK03 和 CUHK-SYSU 等数据
PDF7 years ago
时间对比网络：从视频中进行自监督学习
提出了一种自监督学习的方法，可以从多个视角拍摄的未标记视频中学习表征和机器人行为，能够用于机器人模仿人类的对象交互和身体姿势，训练该模型使用度量学习损失，使该模型能够发现在不同视角下发生变化但在时间域内不发生变化的属性，并可在强化学习算法中
PDF7 years ago