Deep Metric Learning 入門 - Qiita1. Deep Metric Learning æ¦‚è¦ Metric Learningã¨ã¯æ—¥æœ¬èªžã§ã€Œè·é›¢å¦ç¿’ã€ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹æ–¹æ³•ã§, 入力空間ã«ãŠã‘るサンプルåŒå£«ã®é¡žä¼¼åº¦ãŒ, ユークリッドè·é›¢ã‚„コサイン類似度ãªã©ã®å°ºåº¦ã¨å¯¾å¿œã™ã‚‹ã‚ˆã†ã«åˆ¥ç©ºé–“ã«åŸ‹ã‚込むãŸã‚ã®å¤‰æ›ã‚’å¦ç¿’ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã§ã™. ã“ã®åˆ¥ç©ºé–“ã®ã“ã¨ã‚’埋ã‚è¾¼ã¿ç©ºé–“や特徴空間ã¨ã„ã„ã¾ã™(以後, 埋ã‚è¾¼ã¿ç©ºé–“ã§çµ±ä¸€). DMLã¯, ã“ã®å¤‰æ›ã‚’Deep Neural Networkã«ã‚ˆã£ã¦éžç·šå½¢ã«è¨è¨ˆã—ã¾ã™. ã¨ã‚Šã‚ã‘入力ãŒç”»åƒã§ã‚ã‚Œã°, DNNã¨ã—ã¦Convolutional Neural NetworkãŒç”¨ã„られã¾ã™. 犬種を用ã„ãŸä¾‹ã‚’ã‚ã’ã¾ã™. $x_1$, $x_2$ã¯ãƒãƒ¯ãƒ¯ã®ç”»åƒã‚’表ã—ã¦ãŠã‚Š, $x_3$ã¯æŸ´çŠ¬ã®ç”»åƒã‚’表ã—ã¦ã„ã¾ã™. $x_1$ã¨$x_2$ã¯åŒã˜çŠ¬ç¨®ãªã®ã§ç”»åƒã¨ã—ã¦ã®é¡žä¼¼åº¦ãŒé«˜ã„ã¨è¨€ãˆã¾ã™. 一方ã§$x_1$ã¨$x_3$ã¯ç•°ãªã‚‹
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