对比损失是一种降维学习方法,它可以学习一种映射关系,这种映射关系可以使得在高维空间中,相同类别但距离较远的点,通过函数映射到低维空间后,距离变近,不同类别但距离都较近的点,通过映射后再低维空间变得更远。这样的结果就是,在低维空间,同一种类的点会产生聚类的效果,不同种类的mean会隔开。类似fisher降维,但fisher降维不具有out-of-sample extension的效果,不能对new sample进行作用。
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