Neural Networks Learn Distance Metrics
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内容提要
本研究探讨神经网络在学习过程中是否优先选择基于距离的表示。通过对六种MNIST网络架构的实验,提出了基于Mahalanobis距离的OffsetL2架构,验证了距离学习对模型性能的重要性。
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