研究者提出 gAP 指标与可微损失 gSAP
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研究者提出 gAP 指标与可微损失 gSAP
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AI 综述
研究者 Bill Psomas 等人提出 Global Average Precision(gAP):把全部查询-候选对放进一个列表计算单个 AP,用来衡量相似度在不同查询间是否可比。 同时提出可微替代损失 gSAP,仅需相似度矩阵和正样本对二值矩阵,可直接替换 InfoNCE 等现有损失。
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最新进展10月8日 12:00
面向表示学习的全局平均精度 gAP 与可微替代损失 gSAP报道时间线
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10月8日
- arXiv:cs.LG面向表示学习的全局平均精度 gAP 与可微替代损失 gSAP
研究者提出 Global Average Precision(gAP),把全部查询-候选对放进一个列表计算单个 AP,以衡量相似度在不同查询间是否可比;同时给出可微替代损失 gSAP,仅需相似度矩阵和正样本对二值矩阵,可直接替换 InfoNCE 等现有损失。
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