AI用語集

📖

用語

Nペア損失

正例をN個の負例と同時に比較する三重項損失の一般化で、学習効率と収束の安定性を向上させる。大規模データセットに特に効果的。

📖

用語

角度損失

ユークリッド距離ではなく埋め込みベクトル間の角度を最適化する損失関数で、スケール不変性とクラス分離性が優れる。顔認識タスクに特に有用。

📖

用語

中心損失

同じクラスの埋め込みを学習されたクラス中心に近づけることでクラス内距離を最小化する損失関数。他の識別損失と組み合わせてクラスタのコンパクト性を向上させる。

📖

用語

ArcFace損失

超球面上に角マージンを追加することで埋め込みの識別性を向上させる加算的角度損失関数。クラス数が多く例が少ない認識タスクに特に効果的。

📖

用語

SphereFace損失

埋め込みに角度制約を課してクラス間分離性を向上させる乗算的角度損失関数。単位超球面上で識別的な埋め込みを学習するように設計されている。

📖

用語

Proxy-NCA損失

学習可能なプロキシを使用して各クラスを表現する近傍成分分析の変種で、ペアベース手法に比べて計算複雑性を低減する。大規模データセットに特に効果的。

📖

用語

深層距離学習

生データから複雑な距離関数や類似度関数を学習するための深層ニューラルネットワークの応用。深層ネットワークの表現力と距離学習の原理を組み合わせたアプローチ。

📖

用語

類似度学習

ラベルを直接予測するのではなく、事例ペア間の類似性を評価することをモデルが学習するパラダイム。少数ショット学習や推薦システムの基礎となるアプローチ。