Реклама

Стабильное сокращение размеров с помощью иометрического центра-энкодера

#Стабильное #Энкодер #arXiv Computer Vision

arXiv: 261 030 3872v1 Вид уведомления: перекрестное резюме: Многие методы сокращения размеров, используемые под надзором, способствуют обеспечению внутриклассовой компактности и межсортного разделения, но не ограничивают геометрию классов, что приводит к изменчивости относительного распределения классов между независимыми пробегами. Такая изменчивость ограничивает воспроизводимость и интерпретируемость низкомерных встроек. Мы предлагаем исометрический центрид-Энкодер (ИКЕ) - контролируемый механизм сокращения размеров, в рамках которого центроиды класса учатся непосредственно в скрытом пространстве при сохранении предписанной двухклассной геометрии. В отличие от существующих методов на основе центроида или прототипа, которые в первую очередь поощряют уплотнение внутриклассов, МКС четко регулирует относительное расположение скрытых центрроидов класса. В отличие от многомерного масштабирования и многих подходов к метрическому обучению, которые обеспечивают сохранение отношений на уровне выборки, МКС действует на классных центроидах, сохраняя межклассовую геометрию без необходимости большого числа