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Spectral-SPM

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  1. TOOL · CL_20423 ·

    新的样条-回拉度量增强了SPD矩阵表示学习

    研究人员引入了样条-回拉度量（SPM）来增强深度学习中对称正定（SPD）矩阵的表示学习能力。与使用固定几何的先前方法不同，SPM通过使用秩不变B样条参数化全局微分同胚，提供了通用的几何近似。该方法在理论上包含了现有的回拉度量，并实现了局部非线性谱建模，同时防止了秩交换不连续和梯度不稳定性。SPM在各种深度学习架构的三个数据集上展示了最先进的性能。