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DeepLSH：深度局部敏感哈希学习用于快速高效的近似崩溃报告检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种重新解释核化局部敏感哈希（KLSH）的方法，提高了经验性能，大规模基准图像检索数据集上评估表明可提高至少12%的召回率性能。
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关键要点
- 提出了一种针对核化局部敏感哈希（KLSH）的重新解释方法。
- 该方法基于在投影空间中查看 KLSH 算法步骤。
- 具有消除 KLSH 现有动机中存在的问题的优点。
- 获取 KLSH 的首个正式检索性能界限。
- 利用改进的技术提高 KLSH 的经验性能。
- 在多个大规模基准图像检索数据集上评估，表明召回率性能至少提高 12%。
- 有时该方法的性能显著高于标准 KLSH 方法。
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