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通过丰富的关系挖掘进行深度不对称度量学习
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上传时间: 2021-03-02
详细说明：学习数据之间的有效距离度量因其在各种任务（例如人脸验证，零镜头学习和图像检索）上的出色表现而越来越受欢迎。 主要研究领域是使用硬数据挖掘，它致力于搜索重要数据的子集。 但是，基于硬数据挖掘的方法仅依赖一小部分数据，这很容易过度拟合。 这促使我们提出一种新颖的框架，即通过丰富关系挖掘（DAMLRRM）进行的深度非对称度量学习，以在满足样本量的情况下挖掘丰富的关系。 DAMLRRM构造两个结构不同且长度不相等的非对称数据流。 非对称结构使两个数据流能够相互交织，从而可以在迭代过程中在新数据对之间进行有益的比较。 为了提高泛化能力，我们进一步放宽了对类内关系的约束。 DAMLRRM不会贪婪地连接所有可能的正对，而是在每个类别内构建最小成本的生成树以确保形成连接区域。 这样，在任意正对之间存在至少一条直接或间接路径，以桥接类内相关性。 在包括CUB-200-2011，Cars196和Stanford Online Products在内的三个基准数据集上的大量实验结果表明，DAMLRRM有效地提高了现有深度度量学习方法的性能。
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