论文笔记 | Metric Learning with adaptive density discrimination

Authors

Oren Rippel（有趣的是作者喜欢中文)
Manohar Paluri
Piotr Dollar
Lubomir Bourdev

Abstract

本文介绍了一种Distance Metric Learning （DML)，效果比triplet还要好，而且需要的迭代次数更少。

1 Introduction

与传统的DML相比，Magenet不仅考虑intra-class variation 而且还考虑inter-class similarty。

2 Motivation

• target neighborhood structure是先验predefined的，大多数只考虑label的语义，忽略了类内的区别，应该将设置为adaptively
• objective formulation ，传统的目标函数只是针对一对或者是triplets，所以这会造成1性能下降short sightedness 2需要更多的迭代次数、

3 Magnet Loss

本文的DML算法是找出不同类别overlap的区域并将其分开。

3.1 Model Formulation

作者建立的objective如下：

公式里标注的小类就是一个大类之间的子类。
其中 rn代表某个点的representation，u(r)代表其聚类中心，K代表一个大类中利用k-means得到k个子类。与标准的dml方法不同的是这里使用了variance standardiztion。这就使得不同问题之间有了可比性，α可以看作是cluster separation gap。

3.2 Training Procedure

上面的模型是针对整个样本总体的，训练过程中我们要construct 一个 minibatch来实现我们的objective。

3.2.1 neighbourhood sampling

分为以下三步：
- samples a seed cluster I1
- 相近的选取m个cluster
- 对于每个cluster选取D个example
然后计算loss

3.2.2 cluster index

训练到一定程度更新cluster index。

3.3 Evaluation Procedure

这里L=128

3.4 Relation to existing models

1. triplet 将D设为2，M=2,忽略方差，就会得到triplet的公式
   
2. Neighborhood component analysis
   
3. Nearest class Mean
   
   学习线性矩阵W

4 Experiment

作者使用带batch normalization的GoogLeNet，但是是partly trained（3 epochs），测试时用了16个augmentation的average。
试验说明Magnet loss 在多数情况下都会好于triplet和softmax，训练速度快于triplet，而且使用的kNC再Magent loss上也好于KNN

Appendix B

momentum 0.9
smaller dataset refresh index every epoch 。 for ImageNet Attributes every 1000 iterations

总结