1 日 1 回 論文の Abstract を DeepL 翻訳の力を借りて読んでいきます.
この記事は自分用のメモみたいなものです.
ほぼ DeepL 翻訳でお送りします.
間違いがあれば指摘していだだけると嬉しいです.
翻訳元
A Metric Learning Reality Check
Abstract
訳文
過去 $4$ 年間のディープメトリック学習の論文は, 一貫して精度の大きな進歩を主張しており, 多くの場合, $10$ 年前の手法の性能を $2$ 倍以上に向上させてる. この論文では, これが実際に本当なのかどうかを確認するために, この分野を詳しく見ていく. また, これらの論文の実験的セットアップに欠陥があることを発見し, メトリック学習アルゴリズムを評価する新しい方法を提案する. 最後に, 時間の経過に伴う改善はせいぜいわずかであることを示す実験結果を提示する.
原文
Deep metric learning papers from the past four years have consistently claimed great advances in accuracy, often more than doubling the performance of decade-old methods. In this paper, we take a closer look at the field to see if this is actually true. We find flaws in the experimental setup of these papers, and propose a new way to evaluate metric learning algorithms. Finally, we present experimental results that show that the improvements over time have been marginal at best.