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搜索可以说对于用户来说是一个非常好的使用体验的功能设计，而我们能够提供的搜索算法数据越多，得到的结果也越准确。今天我们就一起来了解一下，关于搜索算法的几种实现方式。
1.理解数据，并使用分层抽样
数据是确定整个过程策略的核心。图像质量可能会引入复杂性，需要谨慎处理。了解目录中的图像以及用户在视觉搜索期间上传的图像非常重要
2.数据增强是关键，特别是图像旋转。
当训练数据不能包含真实场景中可能发生的所有变化时，数据扩充是训练神经网络的关键步骤。当用户使用手机拍摄对象时，很可能图像出现被裁剪、旋转、变得模糊或者没有被缩放到合适的尺寸等情况。
3.提取语义签名时尽可能多地使用监督信息
正如上文中提到的，尽可能多地使用监督信息是非常重要的。这有助于训练分类器关注信息性内容而忽略其他非信息性区域。
4.签名的熵分析
这一步通常会被大型信息检索系统的系统设计所忽略。评估给定的签名容量内是否包括了足够的有效信息是至关重要的。
5.当标签为粗粒度标签时，类内方差是很重要的。
我们使用粗粒度叶子类别标签代替产品ID来训练神经网络。部分原因是由于叶子类别虽然是粗粒度的，但是更容易获得。
6.用排除法提高搜索速度和精度
专为高速度和高精度而设计的排除法具有强大的能力。例如，如果输入图像包含运动鞋，那么没有必要搜索裙子、桌子、计算机的库存清单。
7.绝对vs.累积top-k划分
我们使用强分类器，一个使用强叶子类别标签训练的深度神经网络，来预测选叶子类别(通道)。当选预测的置信度较高时，则不需要搜索其他分区。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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