Collaborative Metric Learningの関連研究まとめ - Qiita

2020/01/18 10 users Qiita ＣＭＬ Problem 協調フィルタリング 論文

Help us understand the problem. What is going on with this article? はじめに 今回は、協調フィルタリング(Collaborative Filtering)とMetric Learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)とそこから発展したいくつかの論文を読んだので、まとめていきたいと思います。 割と新しめな研究だからか、あ... 続きを読む

深層距離学習(Deep Metric Learning)各手法の定量評価 (MNIST/CIFAR10・異常検知) - Qiita

2019/08/21 24 users MNIST Qiita 検知 ハードル 定量評価

はじめに Metric learningは顔認証システム、異常検知など幅広く利用できる重要な基礎技術ですが、学習方法が特殊だったり、発展している多くの手法のうちどれを選べばよいかなど、ハードルはそれほど低くありません。しかし、特に顔認識システムで発達したArcFaceなどの手法は、普通のCNN分類器で学習できる ため工学的... 続きを読む

scikit-learn-contrib の Metric Learning を試す - u++の備忘録

2019/08/18 38 users 備忘録 Phalanx Tweet u++ アルゴリズム

Metric Learning について Metric Learning は、データの教師情報を基にデータ間の距離や類似度などの Metric を学習する手法です。日本語で手軽に読める記事だと、*1, *2 などが詳しいです。 このたび、phalanx さんの tweet *3で、 Metric Learning の基礎的なアルゴリズムのいくつかが scikit-learn-contrib *4に搭載... 続きを読む

Deep Metric Learning の定番⁈ Triplet Lossを徹底解説 - Qiita

2019/03/22 44 users 損失関数 Qiita Deep learning 分類 顔認識

はじめに Deep Learningを使った距離学習（Metric Learning）は、人物同定（Person Re-Identification）をはじめ、顔認識、細かい画像の分類、および画像検索など多くのコンピュータビジョンタスクにおいて広く利用されています。その中でも損失関数にTriplet Lossを用いたMetiric Learningは比較的ポピュラーなやり方で... 続きを読む