초록
균형 쌍별 친화도(Balanced-Pairwise-Affinities, BPA) 특성 변환은 입력 항목 집합의 특성을 업그레이드하여 후속 매칭 또는 그룹화 관련 작업을 용이하게 설계되었습니다. 변환된 집합은 입력 특성 간의 고차 관계를 풍부하게 표현합니다. 특히, 엔트로피 정규화된 버전이 최적 운송(Optimal Transport, OT) 최적화로 근사될 수 있는 최소비용-최대유량 분수 매칭 문제는 효율적, 미분 가능, 등변환 불변, 매개변수 없고 확률적으로 해석 가능한 변환을 생성합니다. 싱크혼 OT 솔버가 많은 맥락에서 광범위하게 적용되었지만, 우리는 이를 다르게 사용하여 특성 집합과 자기 자신 사이의 비용을 최소화하고 운송 계획의 행들을 새로운 표현으로 사용합니다. 경험적으로 이 변환은 매우 효과적이며 유연하며 다양한 작업과 학습 방식에서 네트워크에 삽입될 때 일관되게 성능을 개선합니다. 우리는 소수 샷 분류, 비지도 이미지 클러스터링 및 사람 재식별에서 최신 결과를 보여주었습니다. 코드는 \url{github.com/DanielShalam/BPA}에서 제공됩니다.