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| 度量学习 · 飘逸的人字拖 · softmax 正则化 损失函数 三元组 · 2 年前 2022年3月4日 ... 度量学习的目标：相似的或者属于同一类的样本提取到的embedding向量之间具有更高的相似度，或者具有更小的空间距离 对于out-of samples的样本，;... |
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| 度量学习 · 飘逸的人字拖 · 人工智能 深度学习 机器学习 · 2 年前 2020年5月16日 ... 「 度量学习 （Metric Learning）」即学习一个度量空间，在该空间中的学习异常高效，这种方法用于小样本分类时效果很好，不过 度量学习 方法的效果;... |
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| 度量学习 · 飘逸的人字拖 · 监督学习 分类数据 metric 欧氏距离 · 2 年前 2022年1月22日 ... 显然，当协方差矩阵时，马氏距离退化为欧氏距离。 在机器学习的众多应用中，还有很多很多距离度量的方式，如：余弦相似度（利用向量夹角的余弦;... |
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| 度量学习 · 飘逸的人字拖 · 深度学习算法 损失函数 softmax 机器学习 · 2 年前 2019年6月26日 ... 度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习，也可以认为距离学习;... |
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| 度量学习 · 飘逸的人字拖 · negative 相似性度量 · 2 年前 度量学习是从数据中学习一种度量数据对象间距离的方法。如图1c所示，其目标是使得在学得的距离度量下，相似对象间的距离小，不相似对象间的距离;... |
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