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知识融合识别：通过量化相对论建模和深度度量学习将层次化知识融合于图像识别
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于深度度量学习的新方法，通过融合层级先验知识，提高图像识别性能。实验证明该方法在多个数据集上优于基线方法和现有方法。
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关键要点
- 提出了一种基于深度度量学习的新方法。
- 该方法有效融合关于图像类别的层级先验知识。
- 通过端到端的监督回归方式增强图像识别性能。
- 实验证明该方法在多个数据集上优于基线方法和现有方法。
- 测试数据集包括CIFAR-10、CIFAR-100、Mini-ImageNet和ImageNet-1K。
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