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#78
summarized by : maokura
どんな論文か？
画像をそのラベル情報でなくタグ情報を用いてハッシュ化するタスクをE2Eで行う手法を提案．複数タグの表現のために単語をw2vでベクトル化し，tf-idf的重みで足し合わせ，それを基にアイテムごとの類似度を計算し，モデルを最適化する．損失としてはアイテム間類似度を保持させるもの，正解ベクトルに近づけるヒンジ損失，ハッシュ値を保つ３つを利用．既存手法とMAPで検索性能を比較し大きく勝ることを確認．
新規性
画像とそのタグ情報のみを用いて画像のハッシュ値を得る初めてのE2Eなモデルを提案した？また，以上の設定のタスクにおいて，初めてタグ情報の表現のためにword2vecを用いた．
結果
NUS-WIDE，MIR-Flickr25k上で既存の画像ハッシュ化手法と検索性能(mAP)を比較し，既存手法に大きく勝ることを確認した．また，ハッシュ長を変えた場合でも変わらず既存手法より優っていた．
その他（なぜ通ったか？等）
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