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实体 Divergence-Based Similarity Function

Divergence-Based Similarity Function

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  1. TOOL · CL_247859 ·

    新的基于散度的相似性函数增强了多视图对比学习

    研究人员为多视图对比学习开发了一种新的基于散度的相似性函数（DSF），旨在更好地捕捉多个增强数据视图之间的联合结构。与以往关注成对关系的方法不同，DSF将视图表示为分布，并通过它们的散度来衡量相似性。实验表明，DSF在kNN分类和迁移学习等各种任务中提高了性能，同时效率更高，并且不像余弦相似性那样需要温度超参数。