Cross-modal Center Loss阅读报告

文章简介： 文章出处：https://arxiv.org/abs/2008.03561v1。作者单位：纽约市立大学。作者提出了一个在跨模态任务中通用的center loss。 文献动机 跨模态检索的目的是学习来自不同模态数据的判别性和模态不变性的特征。现有的深度学习方法往往会选择将不同模态的信息映射到同一特征空间，从而学习跨模态共享特征。 为了学习到判别性特征，我们需要确保同类数据的特征距离更近，

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