Temel Kavramlar
深層学習アーキテクチャを活用した大規模ビジョンモデルは、生体認証の最先端技術を前進させているが、学習データの要求量が極めて高く、異なるドメイン間で一般化する難しさ、および解釈性/説明性の欠如が共通して報告されている。本論文では、これらの弱点に同時に対処する初めての認識フレームワーク/戦略を紹介している。
İstatistikler
学習フェーズ中,ピクセル機能Pと頂点機能V間の距離が最小限であることを目指します。
シグマ関数を通過した類似行列Csimから二値交差エントロピー損失を計算します。
Alıntılar
"those are the arms and legs thickness and length of individual ’A’, and the head shape is also the same."
"While machine learning models excel at finding patterns and making predictions, their complex inner workings often remain a mystery."
"Our experiments in real-world data revealed its significant domain generalization capability."