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#663
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
Metric Learningにおける新しいembedding spaceでのaugmentation手法，embedding expansionを提案．同一クラスのデータ点間の内分点をいくつか取得し，それらを新しい追加のデータ点として利用する．オリジナルのデータ点と追加のデータ点を含めて，最もnegativeなpairを利用して学習する．既存の生成モデルベースのaugmentationより高効率
新規性
embedding spaceでのデータ拡張手法を提案．合理的かつ効率的なmetric learningでの学習手法を提案した．
結果
ClusteringとImage Retrievalのタスクにおいて，ベースラインと比較して学習の安定性は低下するが，最終的な精度は大きく改善
その他（なぜ通ったか？等）
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