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基于困难样本生成的深度度量学习算法研究.pdf

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    摘要

    随着信息技术的快速发展，人们使用互联网技术愈发频繁，因而产生的数据越

    来越多，越来越复杂。传统的度量学习目前已经无法处理更为复杂的数据，随着深

    度学习的快速发展，深度度量学习也逐渐引起了研究者们的广泛关注，现有的研究

    者们利用困难样本挖掘策略寻找更难的样本对来指导模型的高效训练。然而困难样

    本挖掘方法往往只关注数据集中部分损失较大的困难样本对，而忽视数据集中损失

    较小的容易样本对，导致模型无法准确刻画嵌入空间的全局结构。针对于上述问题，

    困难样本生成方法引起了研究者们的广泛关注。本文围绕基于困难

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