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#698
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
同一物体の複数の見え方に対して、同一クラスタに属するようにクラスタリングする一方で、クラスタ内の特徴量間で対象学習することで、同一物体の複数の見え方に対してプライオリティを付加する手法の提案
新規性
クラスタ内の特徴量間のアライメントを施し、クラスタ間の分布の決定境界間のマージンを大きくするという点で新規
結果
事前学習済みResNet-50+PASCAL VOC、Columbia Consumer Video、Edge-{MNIST, FashionMNIST}及びCOIL-20での評価で、提案手法は既存手法より良い結果を達成 (但しE-FMNIST NMI値を除く) する一方で、Toyデータでの可視化ではクラスタ内の特徴量がアライメントされる一方で、クラスタ間の決定境界が比較的明確になることを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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