DML:Python 中的距离度量学习

【文件属性】：
文件名称：DML:Python 中的距离度量学习
文件大小：7KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-16 17:20:02
Python Python 中的距离度量学习 算法 这个python模块实现了两种距离度量学习算法，用于从成对相似性约束中学习度量： 成对约束分量分析 (PCCA) [ ] 跨模态度量学习 (CMML) [ ] 免责声明 此代码已从头开始重新编写，主要未经测试。 不保证使用此代码获得的结果与 [ ] 和 [ ] 中发布的结果相匹配。 一些初步测试似乎显示出与 [ ] 中在 LFW 上获得的结果相似的结果。 使用条件 任何使用此代码或对该代码的修改、改编或翻译的出版物都应提及这些出版物 [ ] 和 [ ] 要求 此模块取决于此处提供的 lgbopt 模块： : 参考 [ ] PCCA：一种从稀疏成对约束中进行远程学习的新方法。 亚历克西斯·米尼翁，弗雷德里克·朱里计算机视觉和模式识别 (CVPR) 2012。 [ 2 ] CMML：一种用于交叉模态匹配的新度量学习方法。 亚历克西

【文件预览】：
DML-master
----test.py(1KB)
----dml.py(23KB)
----setup.py(242B)
----README.md(2KB)
----LICENSE.txt(1KB)