捕捉图像检索的泛化能力
机器学习
2023-06-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
过拟合与泛化的概念对于评估机器学习模型至关重要。本工作中，我们表明流行的 Recall@K 指标依赖于数据集中的类别数量，这限制了其估计泛化能力的作用。为解决此问题，我们提出一种新指标，其衡量检索性能，且不同于 Recall@K，能够估计泛化能力。我们将所提指标应用于流行的图像检索方法，并提供了关于深度度量学习泛化的新见解。
引用
@article{arxiv.2306.13357,
title = {Catching Image Retrieval Generalization},
author = {Maksim Zhdanov and Ivan Karpukhin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13357},
year = {2023}
}
备注
4 pages, 3 figures, 2 tables