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  1. RESEARCH · CL_117434 ·

    新的因果框架CouCE可消除深度度量学习的偏差

    研究人员推出了一种新颖的因果框架CouCE,旨在通过解决零样本泛化问题来改进深度度量学习(DML)。该框架解决了两个主要的混淆因素:虚假的背景相关性和前景干扰扰动,而标准的DML目标通常无法将它们与因果相似性区分开来。CouCE采用特定的技术,即基于正交字典的后门调整(ODBA)和多尺度随机因果干预(MSRCI),来分离这些混淆因素。所提出的方法与现有的损失函数集成,并在CUB-200-2011、Cars-196和Stanford O…