如何简单有效地实现迁移学习？ECCV 2020 论文介绍

本文转载自旷视研究院。

本文介绍了旷视研究院在迁移学习领域的创新，提出一种在归一化后的特征空间，通过迁移进行数据增强的方法，简单且有效。为ECCV 2020 的文章。

论文题目：

Spherical Feature Transform for Deep Metric Learning
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2008.01469
关键词：数据增强、迁移学习

传统来说，在特征空间内做迁移学习的方法，会假设不同类别的特征服从方差相同的高斯分布。如果定义特征的“偏移量”为特征向量与类别均值向量的差值，那么传统的迁移方法简单地把“偏移量”叠加到另一个类别的均值上。

本文发现，当特征被归一化后，即被约束到超球面上后，传统的迁移方法无论是基本假设还是迁移的方法都已经不成立。基于directional statistics，本文改进原有的“相同方差”假设为更符合球面分布特性的“相似方差”，进而提出了更适用的spherical feature transform，用于超球面上的特征迁移学习，且证明了传统的方法是本文提出方法的一种特例。

最后，本文还对所提出的迁移方法在人脸识别，度量学习等数据集上进行了大量的实验和分析，展现和证明了该方法的有效性。

END

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