arXiv · ML· Simone Ricci, Niccol\`o Biondi, Federico Pernici, Alberto Del Bimbo·· 16 小时前AI 评分26
Hyperspherical Simplex 表示实现后向兼容检索
Hyperspherical Simplex Representations for Backward-Compatible Retrieval
AI 导读
论文提出基于 softmax 输出的超球单纯形表示,用于独立训练模型间的后向兼容检索。 该方法利用 softmax 交叉熵训练形成的单纯形结构作为几何参考,通过确定性线性变换对齐类别原型,无需额外兼容性损失或架构修改。 在标准兼容性基准测试中,该表示在扩展类别集和独立训练模型上取得了有竞争力的结果。
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