Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
論文紹介 Hardness-Aware Deep Metric Learning [CVPR ...
Search
hyodo
June 10, 2019
Technology
0
520
論文紹介 Hardness-Aware Deep Metric Learning [CVPR 2019]
研究室のゼミで"Deep Metric Learning"というタイトルで発表した資料の一部になります。ご指摘や議論等お待ちしております。
Twitter @onysuke
hyodo
June 10, 2019
Tweet
Share
More Decks by hyodo
See All by hyodo
The Impact of Advertising along the Conversion Funnel
onysuke
2
1.6k
Can offline stores drive online sales?
onysuke
0
1.5k
SizeFlags: Reducing Size and Fit Related Returns in Fashion E-Commerce
onysuke
0
870
意思決定のための機械学習
onysuke
1
1k
Mixture of Expertsに関する文献調査
onysuke
1
2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
家族の思い出を形にする 〜 1秒動画の生成を支えるインフラアーキテクチャ
ojima_h
3
1.1k
LTに影響を受けてテンプレリポジトリを作った話
hol1kgmg
0
370
AIのグローバルトレンド 2025 / ai global trend 2025
kyonmm
PRO
1
140
Serverless Meetup #21
yoshidashingo
1
120
大規模イベントに向けた ABEMA アーキテクチャの遍歴 ~ Platform Strategy 詳細解説 ~
nagapad
0
230
全員が手を動かす組織へ - 生成AIが変えるTVerの開発現場 / everyone-codes-genai-transforms-tver-development
tohae
0
180
ロールが細分化された組織でSREと協働するインフラエンジニアは何をするか? / SRE Lounge #18
kossykinto
0
220
MCP認可の現在地と自律型エージェント対応に向けた課題 / MCP Authorization Today and Challenges to Support Autonomous Agents
yokawasa
5
2.3k
生成AI時代におけるAI・機械学習技術を用いたプロダクト開発の深化と進化 #BetAIDay
layerx
PRO
1
1.2k
AIエージェントを現場で使う / 2025.08.07 著者陣に聞く!現場で活用するためのAIエージェント実践入門(Findyランチセッション)
smiyawaki0820
6
1.1k
Amazon S3 Vectorsは大規模ベクトル検索を低コスト化するサーバーレスなベクトルデータベースだ #jawsugsaga / S3 Vectors As A Serverless Vector Database
quiver
1
510
Amazon Q と『音楽』-ゲーム音楽もAmazonQで作成してみた感想-
senseofunity129
0
140
Featured
See All Featured
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.9k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
44
2.4k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
The Language of Interfaces
destraynor
158
25k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
351
21k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
1k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.5k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
183
54k
Transcript
)BSEOFTT"XBSF%FFQ.FUSJD-FBSOJOH $7130SBM 8FO[IBP ;IFOH ;IBPEPOH $IFO +JXFO -V +JF ;IPV
%FQBSUNFOUPG"VUPNBUJPO 5TJOHIVB6OJWFSTJUZ $IJOB FUD 1
֓ཁ 2 ɾ/FHBUJWFTBNQMFͷқΛௐ͢ΔϑϨʔϜϫʔΫ )%.- )BSEOFTT"XBSF%FFQ.FUSJD-FBSOJOH ΛఏҊ /FHBUJWFTBNQMFͷқΛજࡏ্ۭؒͷઢܗิؒʹΑΓௐ ֶशঢ়گʹదͳ͠͞ͷOFHBUJWFαϯϓϧΛੜ͢Δ
എܠ • /FHBUJWFTBNQMJOHॏཁͳ • ఏҊ͞Ε͍ͯΔख๏ͷଟ͘ɼֶशΛଅਐ͢Δ ͠ ͍ /FHBUJWFΛͲ͏બ͢Δ͔ʹযΛ͍͋ͯͯͨ ‑ Ұ෦ͷTBNQMFΛऔΓଓ͚Δ͜ͱʹͳΓɼજࡏۭؒͷେ
ہతͳܗΛଊ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖͍ͯͳ͍ PWFSGJUUJOH 3
4 ఏҊख๏֓આ ᶃ )BSEBXBSFGFBUVSFTZOUIFTJT ΞϯΧʔʹ͚ۙͮͨOFHBUJWF ! Λੜ ᶄ )BSEOFTTBOE-BCFM1SFTFSWJOHGFBUVSFTZOUIFTJT
ੜͨ͠OFHBUJWF ! Λ ͷϥϕϧͱಉ͡ʹͳΔΑ͏ʹඍௐ ᶃ ᶄ ! " = "
5 .BOJGPME $MBTT" ఏҊख๏֓આ ᶃ)BSEBXBSFGFBUVSFTZOUIFTJT .BOJGPME $MBTT#
6 .BOJGPME $MBTT" : → GFBUVSFTQBDF͔Β FNCFEEJOHTQBDF NFUSJDTQBDF ʹࣹӨ ఏҊख๏֓આ
ᶃ)BSEBXBSFGFBUVSFTZOUIFTJT .BOJGPME $MBTT#
7 .BOJGPME $MBTT" & ! = + " ! −
" ∈ [0,1] ҎԼͷઢܗิؒʹΑΓ ʹ͚ۙͮͨΑΓ͍͠ ̂ Λੜ ఏҊख๏֓આ ᶃ)BSEBXBSFGFBUVSFTZOUIFTJT .BOJGPME $MBTT#
8 Hard-aware feature .BOJGPME $MBTT" l% !ͱ!͕ಉϥϕϧz อূ͞Ε͍ͯͳ͍ ˣ !ͱಉϥϕϧʹ
ͳΔΑ͏ͳ( !ΛϚοϓ ఏҊख๏֓આ ᶄ)BSEOFTTBOE-BCFM1SFTFSWJOHGFBUVSFTZOUIFTJT : → .BOJGPME $MBTT#
ఏҊϑϨʔϜϫʔΫ )%.- 9 : → : → .FUSJDOFUXPSL "VHNFOUFS HLP(Hardness-and-Label-Preserving)
Generator Network "VHNFOUFS )-1(FOFSBUPS/FUXPSL
"VHNFOUFS 10 : → : → .FUSJDOFUXPSL "VHNFOUPS & !
= + " ! − , "∈ 0,1 … (1) " = + + 1 − # , ! , , ! > # 1 , , ! ≤ # , ∈ 0,1 … (2) ; " ∈ $! $ ," , 1 ͱͯ͠ , ! = ! − ' % ! = + [ , ! + 1 − #] "! $ ," , , ! > # … (3) ' ! = * + [ ! " #!"# , ! + 1 − ! " #!"# $] ! − , ! , , ! > $ ! , , ! ≤ $ … (4) % = 0ͷͱ͖' ! = ͱͳͬͯ͠·͏ʜ ʹ Λೖ͢Δͱ = ! # $%&'ͱͯ͠
"VHNFOUFSֶशঢ়گʹԠͨ͡қͷOFHBUJWFΛੜ ; % # = ' + [ # $
%&'( , # + 1 − # $ %&'( &] # − , # , , # > & # , , # ≤ & … (4) '() ʜͭલͷFQPDIͷ"WFSBHFNFUSJDMPTT FY5SJQMFUMPTT 11 @AB খ େ # $ %&'( 0 1 % ! = + $! $ ," (! − ) % ! = ! % !ͷқ easy hard MPTTͷେ͖͞ ֶशঢ়گ ʹԠͯ͡ੜ͢ΔOFHBUJWFͷқΛௐ
)-1(FOFSBUPS/FUXPSL 12 : → : → "VHNFOUPS HLP(Hardness-and-Label-Preserving) Generator Network
9:; = <:=>; + λ?>@A = − B C + λ?>@A () , ) l% #ͱ#͕ಉϥϕϧzอূ͞Ε͍ͯͳ͍ ⇒ #ͱಉϥϕϧʹͳΔΑ͏ͳE #ΛϚοϓ HFOFSBUPS: → PCKFDUJWFGVODUJPO )-1(FOFSBUPS /FUXPSL &OD %FD ͱͯ͠ͷ੍߲ ݩͷϥϕϧ Λอূ͢Δ
.FUSJDOFUXPSL PCKFDUJWFGVODUJPO .FUSJDOFUXPSL 13 : → : → .FUSJDOFUXPSL "VHNFOUFS
HLP(Hardness-and-Label-Preserving) Generator Network EFGHIJ = ! K L!"#E + 1 − ! K L!"# MNO = ! K L!"#() + 1 − ! K L!"# (; ) NFUSJDMPTT FY5SJQMFUMPTT /QBJSMPTT ݩͷσʔλର ੜͨ͠σʔλର ৴པͰ͖Δ 㱺 ੜͨ͠σʔλର ৴པͰ͖ͳ͍ 㱺 ݩͷσʔλର HFOFSBUPS ͕ ͷNFUSJDMPTTʹॏ͖Λ͓͘
$6#σʔληοτ ௗͷը૾ छྨ ܭ ຕ 5SBJO ຕ छྨ 5FTU
ຕ छྨ 5SBJOͱ5FTUʹಉ͡Ϋϥεͷը૾ଘࡏ͠ͳ͍ 㱺 ;FSPTIPUTFUUJOH 14
࣮ݧઃఆ DMVTUFSJOHSFUSJFWBMUBTL 15 $MVTUFSJOHUBTL ධՁࢦඪ /.* ਖ਼نԽ૬ޓใྔ ' 3FDBMM!, 5FTU
5SBJO Clustering task Retrieval task 3FUSJFWBMUBTL ֤UFTUը૾ RVFSZ ʹରͯ͠ ,ίۙͷΛநग़͠ɼ ಉ͡Ϋϥε͕ଐ͍ͯ͠Ε TDPSFFMTFTDPSF
.FUSJDMPTTͷछྨʹΑΒͣ )%.-Ͱࣝผతͳಛྔ͕ಘΒΕͨ 16
!"#$ ֶ͕शʹ͓͍ͯॏཁͳཁૉͰ͋Δ 17 HFJQO ͳ͠ͰϕʔεϥΠϯΛ্ճΔ 㱺 *+,- ͚ͩͰݱ࣮తͳಛදݱͷϚοϐϯά͕ՄೳͰ͋ͬͨͱߟ͑ΒΕΔ
ΫϥεͷมԽ എܠ ࢹ র໌ FUD ΫϥεؒͷΘ͔ͣͳҧ͍ ௗͷ༷ 18 ʹରॲ