論文閱讀理解 - Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding
Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding Paper Caffe-Code 摘要 - 提出一種樣本間距離度量方法，其出發點在於，(一)學習樣本語義特徵嵌入，使得在語義嵌入空間中，相似樣本映射距離更接近，不相似樣本映射距離更遠. (二)更好的利用網絡訓練中 batch 訓練的優勢，提出將一個 batch 內樣本的成對距離
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