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#275
summarized by : Shuhei M Yoshida
どんな論文か？
多様体上の2サンプルの類似度を学習する計量学習の手法を提案。
新規性
(1) 単純なコサイン類似度に代わり、多様体上の類似度尺度をランダムウォークにより推定する
(2) N-pair lossを計算する際に、元のN-pair lossを（メタ）クラスを代表するproxyのN-pair lossで代替する。これは元のN-pair lossの上限を与える。また、hard proxyをエポック毎に推定し、識別性を高める。
結果
CUB-200-2011, Cars196のベンチマークでSOTA
その他（なぜ通ったか？等）
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