表征学习Representation Learning
1入门
https://zhuanlan.zhihu.com/p/136554341
2、 representation learning
解耦（disentangled）、可解释（ Interpretable ）
ICRL顶级会议
和gan联系的比较紧密，如infogan
3、和reid结合
Look across Elapse: Disentangled Representation Learning and Photorealistic Cross-Age Face Synthesis for Age-Invariant Face Recognition
模型合成不同年龄的人脸，同时得到年龄不变特征
nips2019: Learning Disentangled Representation for Robust Person Re-identification
核心也是gan网络，生成更多样的数据。
icrl2020:
Decoupling Representation and Classifier for Long-Tailed Recognition
先做表征学习，再做分类学习，将两部分接耦。探究训练的顺序、采样策略等是如何影响长尾识别的。具体做法是先训backbone，然后在固定backbone训分类。
思路很简单，可迁移性强。
On Mutual Information Maximization for Rep
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