《表1 SketchCycleGAN在QMUL-Shoe上的有效性》

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《面向细粒度草图检索的对抗训练三元组网络》

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对于SketchCycleGAN，设定其循环一致性损失的系数?C=10，对所有的生成器及判别器均使用Adam优化来进行优化，学习率皆设定为0.000 2；对于三元组网络，设定参数?Tri=0.000 1以及参数（35）=0.3，同样使用Adam优化器对其进行优化，设定其学习率为0.000 1，并将输出的特征维度设置为256维以保证与其他方法比较时的公平性，最终实验的详细结果见表1.