some confuse
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llf1234 commented
在一些深度哈希里面，都是将cifar10分成trainset-5000，queryset-1000，database-（54000）然后仅仅在trainset-5000上训练。
在您的工作做，是把cifar10分成queryset/database 然后在database上训练，并得到特征提取网络和database的二值化表示，我想问的是假如我在实际应用中换了database，或者database中没有相应的标注。这样应该大大限制了该工作的应用吧
jiangqy commented
本文的工作动机之一就是解决对称深度哈希复杂度为n^2的问题，您提到的深度哈希里当然也可以使用全集进行训练，但太耗时了，因此我们才提出了ADSH。至于应用场景，每种方法都有自己的应用场景，如果说实际中没有database的标注，那我们的算法确实不适用，但在有标注的场景中，其他深度哈希需要浪费太多时间进行训练，也限制了他们的应用。
Best regards.
Qing-Yuan
llf1234 <notifications@github.com> 于2020年12月14日周一 下午4:40写道：
…
在一些深度哈希里面，都是将cifar10分成trainset-5000，queryset-1000，database-（54000）然后仅仅在trainset-5000上训练。
在您的工作做，是把cifar10分成queryset/database
然后在database上训练，并得到特征提取网络和database的二值化表示，我想问的是假如我在实际应用中换了database，或者database中没有相应的标注。这样应该大大限制了该工作的应用吧
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llf1234 commented
您好，我还有一个问题 当database的哈希码确定之后，用到实际场景中，若之后往database中又增加了一批图片，也是需要重新將database重新训练的？
…---Original---
From: "Jiang. Qing-Yuan"<notifications@github.com>
Date: Sun, Dec 20, 2020 23:23 PM
To: "jiangqy/ADSH-AAAI2018"<ADSH-AAAI2018@noreply.github.com>;
Cc: "llf1234"<1021789809@qq.com>;"Author"<author@noreply.github.com>;
Subject: Re: [jiangqy/ADSH-AAAI2018] some confuse (#12)
本文的工作动机之一就是解决对称深度哈希复杂度为n^2的问题，您提到的深度哈希里当然也可以使用全集进行训练，但太耗时了，因此我们才提出了ADSH。至于应用场景，每种方法都有自己的应用场景，如果说实际中没有database的标注，那我们的算法确实不适用，但在有标注的场景中，其他深度哈希需要浪费太多时间进行训练，也限制了他们的应用。
Best regards.
Qing-Yuan
llf1234 <notifications@github.com> 于2020年12月14日周一 下午4:40写道：
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> 在一些深度哈希里面，都是将cifar10分成trainset-5000，queryset-1000，database-（54000）然后仅仅在trainset-5000上训练。
> 在您的工作做，是把cifar10分成queryset/database
> 然后在database上训练，并得到特征提取网络和database的二值化表示，我想问的是假如我在实际应用中换了database，或者database中没有相应的标注。这样应该大大限制了该工作的应用吧
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