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#274
summarized by : Keito Ishihara
どんな論文か？
Metric Learningにおいて、異なるサンプリング手法による二並列の構造を持つモデルを利用することで、10%少ないデータでより高い性能を実現するdeep asymmetric metric learn- ing via rich relationship mining (DAMLRRM)を提案
新規性
各クラスから均等にサンプルしたバッチと、完全にランダムにサンプルしたバッチをそれぞれ重み共有した同じ構造のモデルに与える。さらに全ペアではなく近いペアを接続したグラフを考えることでオーバーフィットを抑止する。
結果
CUB、Cars196、Stanford Online Productsで実験。検索ではRecall、クラスタリングではNMIとF1で評価しほとんどの項目でSOTA。
その他（なぜ通ったか？等）
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