Machine learning 特征嵌入和图像特征有什么区别？
我必须计算两幅图像之间的相似性，我被引导使用自动编码器提取的图像的特征嵌入，而不是CNN提取的特征 我能知道特征嵌入的确切区别是什么吗？为什么它可以用来计算相似度，而不是CNN提取的图像特征 我对图像特征有一个高层次的想法，即它是通过在预先训练的网络（N-1）第层（而不是预测层（softmax或sigmoid）上运行单个前移道具生成的数据 我知道单词嵌入是将给定单词的一个维度投影到更方便的特征维空间 但嵌入图像的直觉是什么Machine learning 特征嵌入和图像特征有什么区别？,machine-learning,deep-learning,conv-neural-network,feature-extraction,embedding,Machine Learning,Deep Learning,Conv Neural Network,Feature Extraction,Embedding,我必须计算两幅图像之间的相似性，我被引导使用自动编码器提取的图像的特征嵌入，而不是CNN提取的特征 我能知道特征嵌入的确切区别是什么吗？为什么它可以用来计算相似度，而不是CNN提取的图像特征 我对图像特征有一个高层次的想法，即它是通过在预先训练的网络（N-1）第层（而不是预测层（softmax或sigmoid）上运行单个前移道具生成的数据 我知道单词嵌入是将给定单词的一个维度投影到更方便的特征维空间 但嵌入图像的直觉是什么 什么时候使用一个而不是另一个？谁告诉你CNN提取的图像特征不能用于计算相
什么时候使用一个而不是另一个？谁告诉你CNN提取的图像特征不能用于计算相似性？有很多DL论文就是这么做的是的，我对此也有点怀疑，但我想知道为什么有人会选择一个而不是另一个？