Deep Cauchy Hashing for Hamming Space Retrieva （2018）阅读笔记

Deep Cauchy Hashing for Hamming Space Retrieva 阅读笔记

（2018年，由清华大学软件学院曹越，龙明盛教授著）

背景：

由于其计算效率和检索质量，散列已被广泛应用于近似最近邻搜索的大规模图像检索，而深度散列通过端到端表示学习和散列编码进一步提高了检索质量。通过紧凑的哈希码，汉明空间检索能够实现最有效的恒定时间搜索，通过哈希表查找而不是线性扫描，将给定汉明半径内的数据点返回到每个查询。

问题：

由于错误指定的损失函数，且将相关图像集中在小的汉明球内的能力弱，所以现有的深度哈希方法对于汉明空间检索可能表现不佳。

方法：

项工作提出了Deep Cauchy Hashing（DCH），这是一种新颖的深度哈希模型，可生成紧凑且集中的二进制哈希码，以实现高效和有效的汉明空间检索。主要思想是基于Cauchy分布设计成对的交叉熵损失，其在汉明距离大于给定汉明半径阈值的类似图像对上显着地惩罚。我们进一步提出了基于Cauchy分布的量化损失，这使得能够学习几乎无损的哈希码。两个损失函数都可以在贝叶斯学习框架中导出，并且对汉明空间检索有明确的说明。建议的DCH模型可以通过反向传播进行端到端训练。 提出了一种基于Cauchy分布的新概率函数： MAP： Cauchy cross-entropy loss （L）和Cauchy quantization loss （Q） AlexNet网络架构，贝叶斯框架。 1.学习每个图像xi的卷积网络CNN 2. fully-connected hash layer（fch）将特征变换成k-bit hash code 3. Cauchy cross-entropy loss;（汉明空间中相似性保持学习） 4.Cauchy quantization loss;（控制二值化误差和汉明空间的散列质量） 5.本文中是在fc7后面接了一个fch层，通过h(x)=sgn(x)量化特征，但是在实际优化过程中，sgn函数的梯度不可定义，因此先用Tanh（双曲正切）函数将特征数值压缩到[-1,1]区间，再做后续处理。

实验

实验结果明显优越于基于hashing的其他方法。 实验部分作者在NUS-WIDE，MS-COCO，CIFAR-10 三个图像数据集上做了验证，直接看图 作者设置了对比实验，验证了Cauchy Cross-Entropy Loss与Cauchy Quantization Loss的重要性 DCH-Q是不是用新的cauchy量化损失 DCH-C是s型交叉熵损失代替cauchy交叉熵损失 DCH-E是将d（hi，hj）替换

本文核心一句话总结，考虑一个急剧变化的分布（通常更具判别能力），用cauchy分布代替logistic 分布。