颜色分类leetcode加热的Softmax嵌入的项目页面。我们提出了一种“加热”策略来训练随着温度升高的分类器，导致相应的嵌入在各种度量学习基准上实现最先进的性能。介绍描述符提取是将图像映射到描述符空间中的一个点。一个好的描述符应该是：紧凑：来自同一类的样本要接近；展开：来自不同类别的样本远离。来自分类网络的瓶颈特征在[1]中表现出强大的性能。瓶颈特征没有学会紧凑和展开，因此可能不适合聚类和检索。以下是从MNIST中学到的一些特征。每种颜色显示一个数字。菱形显示分类器权重。温度参数。