度量學習 度量函數 metric learning deep metric learning 深度度量學習
曼哈頓距離(CityBlockSimilarity) 同歐式距離相似，都是用於多維數據空間距離的測度。 歐式距離(Euclidean Distance) 用於衡量多維空間中各個點之間的絕對距離。歐式距離的缺點就是將每個維度同等看待，但顯然不是，比如人臉vector，顯然眼睛、鼻子、嘴部特徵應該更爲重要。因此使用時各個維度量級最好能夠在同一個尺度上。 馬氏距離(Mahalanobis distanc
相關文章
- 1. 度量學習（metric learning）
- 2. 度量學習（metric learning）損失函數
- 3. 機器學習: Metric Learning (度量學習)
- 4. 度量學習 (Metric Learning) 解讀
- 5. mark一波——度量學習（metric learning）
- 6. 度量學習（Metric Learning）基礎概念介紹——2020.2.2
- 7. Learning Deep Learning（學習深度學習）
- 8. 深度學習Deep learning
- 9. Deep learning深度學習
- 10. 機器學習——深度學習(Deep Learning)
- 更多相關文章...
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • 算法總結-深度優先算法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章