9月13日、「TensorFlow Similarity」の最初のバージョンが公開された。
スクリーンショット: Releases · tensorflow/similarity
TensorFlow Similarityは、類似性学習のためのTensorFlowライブラリである。
メトリック学習のための最先端のアルゴリズムと、類似性ベースのモデルの研究、トレーニング、評価、提供に必要なすべてのコンポーネントを提供する。
TensorFlow Similarityを使えば、大規模な例のコーパスから類似したアイテム（画像など）を見つけるモデルを学習し、提供することができる。
例えば、上の画像のように、いくつかのクラスを学習するだけで、Oxford IIIT Pet Datasetから猫と犬の似たような画像を見つけてクラスタリングする類似性モデルを学習することができる。
メトリック学習は、目的が異なるため、従来の分類とは異なる。
このモデルは、類似した間の距離を最小化し、非類似の間の距離を最大化するように、教師あり、または自己教師ありで学習する。
TensorFlow Similarityの初期リリースでは、contrastive learning(対照学習)に基づく類似性モデルを構築するために必要な、ロス、インデックス、バッチサンプラー、メトリクス、チュートリアルなどのコンポーネントを提供することに重点を置いている。
また、Keras APIの使用や、既存のKerasアーキテクチャの使用が容易になる。
今後は、BYOL、SWAV、SimCLRなどの半教師ありや自己教師ありの手法をサポートしていく予定だという。
