Silhouette Loss: Differenzierbarles globales Struktur-Learning für tiefe Repräsentationen

arXiv:2604.08573v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Das Lernen diskriminativer Repräsentationen ist ein zentrales Ziel des überwachten Deep Learning. Während Cross-Entropy (CE) das dominierende Ziel für Klassifikation bleibt, erzwingt es nicht explizit wünschenswerte geometrische Eigenschaften im Embedding-Raum