提纯专题

FAT:一种快速的Triplet Loss近似方法,学习更鲁棒的特征表示,并进行有噪声标签的提纯...

点击上方“AI公园”,关注公众号,选择加“星标“或“置顶” 导读 Triplet的两大问题,计算复杂度和噪声敏感,看看这篇文章如何用一种对Triple的近似的方法来解决这两大问题。 摘要 三元组损失是ReID中非常常用的损失, 三元组损失的主要问题在于其计算上非常贵,在大数据集上的训练会受到计算资源的限制。而且数据集中的噪声和离群点会对模型造成比较危险的影响。这篇文章要解决的就是这两个问题,