语言引导的深度度量学习：增强嵌入空间泛化

"这篇论文探讨了如何将语言指导融入到深度度量学习（DML）中，以增强视觉相似性学习的嵌入空间泛化能力。作者指出，传统的DML方法依赖于二进制类分配的对比排序任务，忽视了实际类之间的语义关系，导致学习到的嵌入空间无法充分捕捉语义上下文。为了解决这个问题，他们提出了一种新的方法，利用语言广泛的实验和伪类名来指导学习过程，从而在嵌入空间中更好地编码语义相似性。这种方法不仅提高了视觉对齐的质量，还显著提升了模型在未见过的类别的泛化性能。此外，该研究强调了在训练中考虑超出简单类别区分的语义关系的重要性，因为这有助于建立更有意义的语义上下文，尤其对于新类别的识别。论文的代码可以在github.com/ExplainableML/LanguageGuidance上获取。" 【知识点详细说明】 1. 深度度量学习(DML)：DML是一种学习技术，它旨在构建深度神经网络，使得在嵌入空间中，两个样本的预定义距离能反映它们的实际语义相似度。这种方法常用于图像检索、人脸识别、聚类等任务。 2. 视觉相似性学习：通过深度学习，比较和理解图像间的相似性，这是许多计算机视觉应用的基础，如图像分类、检索和识别。 3. 语言指导：论文提出利用语言信息来指导深度学习模型的学习过程，帮助模型理解和捕获更复杂的语义关系，从而改善模型的泛化能力。 4. 嵌入空间距离：在DML中，学习的目标是使嵌入空间中的点距离与其语义相似性相对应。欧氏距离或余弦距离等预定义的距离度量常被用作衡量标准。 5. 语义关系：在多类别的视觉任务中，类之间的语义关系（例如，跑车与皮卡车之间的关联）对于模型的泛化至关重要。传统DML方法往往忽视这些高层语义联系。 6. 泛化能力：模型在训练集以外的数据上的表现，是衡量模型性能的重要指标。语言指导可以提升模型的泛化能力，使其能够处理未见过的类别的视觉相似性任务。 7. 对比排序任务：DML中常用的训练任务，要求模型根据类标签对样本进行排序，以优化嵌入空间的结构。 8. 超越类别标签的语义上下文：除了类别标签，还应考虑其他上下文信息，如图像的描述、属性或关系，这些都可以提供更丰富的语义信息，提高模型的表示能力。 9. 代码开源：研究团队提供了他们的DML代码，便于其他研究者复现实验结果或在其基础上进行进一步的研究。 10. 层次结构与语境化：层次结构或其他形式的上下文信息可以帮助模型更好地理解类之间的关系，增强其泛化性能，特别是对新类别的识别。