arXiv 论文提出神经网络的潜在空间配置（LSC）微调方法，加速 top-K 检索
Latent space configuration for neural network finetuning, fast ranking, and embedding dimensionality reduction
AI 导读
Nikita Gabdullin 在 arXiv 发表论文，提出潜在空间配置（LSC）方法，对 ArcFace 预训练的 IResNet50 模型进行微调，并设计结构化潜在空间搜索算法，实现 O(1) 复杂度的候选子集检索。相比基线穷举搜索，GPU 上最高提速 3 倍，CPU 上提速 40%。压缩潜在空间维度可进一步加速搜索，甚至改善 rank-N 指标。
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