Welke semantiek moeten de backends reflecteren voor identificatie?

Embeddings (beddings) voor identificatie in machine learning taken moeten de semantiek weergeven die het mogelijk maakt om objecten of entiteiten eenduidig en efficiënt te onderscheiden. Dit betekent dat de vectorrepresentaties (embeddings):

• De kernkenmerken van het object vastleggen die belangrijk zijn voor de identificatietaak.
• Nabijheid in de feature-ruimte bieden voor vergelijkbare objecten en afstand voor verschillende.
• Bestand zijn tegen ruis en variaties in de gegevens.

Bijvoorbeeld, bij gezichtsherkenning moeten embeddings de unieke kenmerken van het gezicht weergeven, zodat verschillende mensen verschillende vectoren hebben, en verschillende foto's van dezelfde persoon nabije vectoren. Dit maakt het mogelijk om de afstanden tussen embeddings te gebruiken voor identificatie en verificatie.