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信电学院李英明副教授课题组论文被NeurIPS2020接收

编辑: 日期:2020-11-27 访问次数:362

        近日,第34神经信息处理系统大会(Conference on Neural Information Processing Systems,NeurIPS公布了论文接收结果,信电学院李英明副教授主要指导,博士生张鼎懿为第一作者的论文Deep Metric Learning with Spherical Embedding”入选。本届NeurIPS共收到9454篇有效投稿,接收论文1900篇,接收率约20.1%,为历史新低。NeurIPS是跨学科会议,主要包括人工智能和自然神经信息处理方向,会议每年举办一次,是国际公认的机器学习和人工智能研究领域顶级会议,也是中国计算机学会(CCFA类会议,受到来自学术界和工业界的广泛关注。

        论文研究了度量学习中特征在角度空间的优化问题,针对基于样本对的损失函数,分析了特征归一化在模型优化中的具体影响,揭示了不一致的特征范数对模型更新的负面作用,并基于此提出了一种球面特征约束(SEC),来自适应的调整特征范数并改善模型优化过程,如图1所示。该方法实现简单,应用范围广,能简单的与现有的损失函数结合,并提升现有方法的效果,在度量学习、人脸识别、对比自监督学习任务上的结果表明,SEC不仅提升了现有模型性能,也显著加快了模型的收敛速度。

 

 


1:SEC在特征更新中对角度更新量的调节

 


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