#847
summarized by : Shintaro Yamamoto
Moving in the Right Direction: A Regularization for Deep Metric Learning

どんな論文か?

Deep metric learningでは、positiveをanhorに近づけてnegativeを遠ざけるということが行われるが、必ずしも最適な移動になるとは限らない。そこで、deep metric learningにおいて移動方向を正規化する手法を提案。
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新規性

Anchorからpositiveとnegativeのサンプルに向かうベクトルを考え、2つのベクトルが直交(コサイン類似度が0)になるようにする正規化項を提案。

結果

Triplet LossやProxy Lossなどあらゆるロスに適応可能であり、精度向上が実現できることを確認した。

その他(なぜ通ったか?等)