用GAN训练三元组网络
机器学习
2017-04-10 v1 机器学习
摘要
三元组网络是广泛使用的模型，以在分类和检索任务中的良好性能为特征。在这项工作中，我们提出通过将三元组网络作为判别器置于生成对抗网络(GANs)中来训练它。我们利用判别器良好的表示学习能力来提高模型的预测质量。我们在Cifar10和MNIST数据集上评估了我们的方法，并观察到使用简单k-nn方法的分类性能显著提升。
引用
@article{arxiv.1704.02227,
title = {Training Triplet Networks with GAN},
author = {Maciej Zieba and Lei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02227},
year = {2017}
}