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#136
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
画像の特徴量を保存して比較するようなシステムにおいて，継続的にデータが追加される場合には，特徴量抽出器 (モデル) を学習し直し，保存してある特徴量も更新する必要がある．本研究では，更新前のモデルで抽出した特徴量と，更新後の特徴量を直接比較可能な学習のフレームワーク, Backward-Compatible Training (BCT) を提案．
新規性
継続的なモデル更新が必要なケースに対して，学習方法を工夫することにより，根本的な解決策を提案．
結果
face search / verificationのタスクに対して適用し，特徴量を用いた比較が高い精度で行えることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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