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#792
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
モダリティ間で同じクラスに属するインスタンスの特徴量の平均値とインスタンスの特徴量との距離を最小化する一方で、同一クラスに属するインスタンス間の距離を小さくし、全てのモダリティに含まれるインスタンス間の距離を小さくすることで、モダリティ不変な特徴量を学習する一方で、識別可能な特徴量を学習する提案
新規性
モダリティ間で共通のクラスの中心を取ることで、クラス内の特徴量空間をコンパクトにする一方で、クラス間の決定境界に対してマージンを取るという点で新規
結果
ResNet-18、SGCNN及びMeshNetをベースに、ModelNet{10, 40}での評価で、提案手法が既存手法より良い結果を達成する一方で、学習した特徴量の可視化ではモダリティ間で同一のクラスに属する特徴量はよりコンパクトになる一方で、クラス間の違いも明確に区別されていることを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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