Cross-modal Center Loss閱讀報告

文章簡介： 文章出處：https://arxiv.org/abs/2008.03561v1。作者單位：紐約市立大學。作者提出了一個在跨模態任務中通用的center loss。 文獻動機 跨模態檢索的目的是學習來自不同模態數據的判別性和模態不變性的特徵。現有的深度學習方法往往會選擇將不同模態的信息映射到同一特徵空間，從而學習跨模態共享特徵。 爲了學習到判別性特徵，我們需要確保同類數據的特徵距離更近，

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