自适应动态约束度量

约束随训练自适应生成

一个可学习的约束生成器，根据当前模型状态动态生成训练样本的复合约束，提升深度度量学习的泛化能力。

Zheng, Wenzhao · 鲁继文 · 周杰

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2023

技术优势

约束随模型动态生成

约束生成器以元学习方式优化，每次迭代都根据当前模型状态生成约束，使度量在不同训练阶段持续适配。

代理与样本联合建模

通过跨注意力机制整合当前批样本信息来更新代理，使代理能反映数据分布变化，提高约束质量。

应用场景

• 图像检索：替代固定约束的度量学习模块，在给定查询时更准地返回相关图像。
• 聚类分析：学习到的度量能更好地反映语义相似度，提升无标签数据的聚类纯度。
• 视觉特征学习：动态约束引导特征嵌入，使类内紧凑、类间分离，增强特征判别力。