嵌入特征空间中高斯混合模型分类器的性能
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在嵌入空间中高斯混合模型（GMM）分类器的性能问题。通过比较CLIP和ImageBind嵌入特征，本研究提出了一种参数更少的GMM分类器，实现了在大多数情况下仅需一个高斯分量即可有效捕捉每个类别的特性。这一发现可能是由对比损失训练造成的类别特征集中化现象，并表明ImageBind在图像数据集分类中优于CLIP。
研究利用深度ReLU神经网络对高斯混合模型生成的数据进行二元分类，首次获得了无需限制参数的非渐进上界和收敛速度的超额风险。结果显示，收敛速度与维度无关，表明ReLU网络能解决分类中的维度问题，为解析函数提供新的近似误差界限，并支持语音、图像和文本数据的分类效率。
